[发明专利]一种抑郁症自杀行为的多模式特征信息融合预测方法

摘要

本发明公开一种抑郁症自杀行为的多模式特征信息融合预测方法，包括采集脑电信号，数据采集以单侧乳突作参考电极，对侧乳突作记录电极，同时对测试者进行三维心理痛苦量表，仿真气球冒险任务进行神经心理学行为指标的评判；对数据预处理，将预处理后的EEG数据通过计算各个脑电极之间的PLV值检测脑电信号同步性，并且采用PLV值来进行脑网络构建；再通过模式识别方法对高风险自杀行为的抑郁病人样本与低风险自杀行为的抑郁病人样本进行分类；本发明有效提高分类精度，对预测重性抑郁障碍高自杀风险的更加客观，有效减少自杀行为的现象发生。

主权项

1.一种抑郁症自杀行为的多模式特征信息融合预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：采集脑电信号，数据采集以单侧乳突作参考电极，对侧乳突作记录电极，同时对测试者进行三维心理痛苦量表，仿真气球冒险任务进行神经心理学行为指标的评判；S2：对S1中的数据预处理，包括：S21：去眼电：通过EOG相关法消除眼电干扰；S22：转参考：将双侧乳突作为参考电极；S23：数字滤波：主要为了提高信噪比，消除50周或高频信号的干扰，采用频带宽为0.5‑30Hz进行滤波；S24：降采样率：将采样率降至250Hz重采样；S25：去除伪迹：剔除幅值超出±100μV的脑电波；S3：对步骤S2中的预处理后的EEG数据通过计算各个脑电极之间的PLV值检测脑电信号同步性，并且采用PLV值来进行脑网络构建；S4：对步骤S3分析得到的PLV脑网络的神经信息与S1中自杀行为与决策认知行为特征融合与机器学习的分类判断。