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作者：朱蕊;刘娜;曾炎;王朝晖;
单位：东华大学服装与艺术设计学院;安徽农业大学材料与化学学院;东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室;上海市纺织智能制造与工程一带一路国际联合实验室;
摘要：针对现有抑郁症诊断方法存在主观性强、设备不便携、实时性差等问题，开发一种可用于日常监测的智能可穿戴脑电帽，以实现抑郁症严重程度的便捷评估。从系统元件组建、帽结构优化和监测界面可视化3个层面设计脑电帽，并采用卷积神经网络模型在公开数据集MODMA上验证其对抑郁症严重程度的分类效果，同时采集12名受试者的脑电数据作为额外验证集以提升模型泛化能力。实验结果表明，所设计的脑电帽在抑郁等级分类上的准确率达87.5%。该研究为抑郁症的日常监测提供了一种新的技术手段，为智能可穿戴设备在精神健康领域的应用提供了实践依据。
关键词：智能可穿戴;;脑电帽;;抑郁症监测;;脑电信号;;深度学习
基金资助：上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”“一带一路”国际合作项目(21130750100)
