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基于腦電信號和深度學習的抑郁癥患者識別研究

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基于腦電信號和深度學習的抑郁癥患者識別研究
論文目錄
 
中文摘要第1-5頁
Abstract第5-10頁
第一章 緒論第10-16頁
  1.1 研究背景第10-11頁
  1.2 腦電信號的簡介第11-12頁
  1.3 研究現狀第12-14頁
    1.3.1 腦電數據在抑郁癥研究中的應用第12-13頁
    1.3.2 深度學習在腦電信號研究領域中的應用第13-14頁
  1.4 本文主要內容及組織結構第14-16頁
第二章 深度學習概述第16-27頁
  2.1 深度學習簡介第16-17頁
  2.2 深度學習常用模型第17-20頁
    2.2.1 卷積神經網絡模型第17-18頁
    2.2.2 LSTM第18-20頁
  2.3 常用激活函數和損失函數第20頁
  2.4 深度學習模型優化算法第20-23頁
  2.5 深度學習優化策略第23-24頁
    2.5.1 模型初始化第23頁
    2.5.2 Batch Normalization第23-24頁
    2.5.3 正則化第24頁
  2.6 深度學習模型的可視化第24-26頁
  2.7 本章小結第26-27頁
第三章 基于腦電的靜息態實驗設計和數據采集第27-30頁
  3.1 實驗原理第27頁
  3.2 實驗對象第27-28頁
  3.3 實驗流程及腦電數據的采集第28-29頁
  3.4 本章小結第29-30頁
第四章 基于腦電原始數據的抑郁識別深度學習方法研究第30-41頁
  4.1 腦電數據預處理第30-31頁
  4.2 深度學習模型第31-35頁
    4.2.1 模型結構第32-33頁
    4.2.2 損失函數第33-34頁
    4.2.3 模型優化和訓練第34-35頁
  4.3 結果及分析第35-39頁
  4.4 本章小結第39-41頁
第五章 基于腦電功率譜密度的抑郁識別深度學習方法研究第41-56頁
  5.1 腦電數據預處理第41-43頁
  5.2 基于腦電功率譜密度的抑郁癥患者識別方法第43-48頁
    5.2.1 數據幀構造第43-46頁
    5.2.2 深度學習模型第46-47頁
    5.2.3 模型優化和訓練第47-48頁
  5.3 結果及分析第48-54頁
  5.4 本章小結第54-56頁
第六章 總結與展望第56-58頁
  6.1 工作總結第56頁
  6.2 工作展望第56-58頁
參考文獻第58-61頁
在學期間研究成果第61-62頁
一、發表論文第61頁
二、參與課題第61-62頁
致謝第62頁

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