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作者：贾建;孙新娜;张瑞;
单位：西北大学数学学院;西北大学医学大数据研究中心;
摘要：抑郁症作为常见的慢性精神障碍疾病，其致病原因复杂且康复率较低。基于头皮脑电图提出一种使用混合双线性深度学习网络完成抑郁症辅助诊断的方法。首先，将卷积神经网络提取得到的空间特征和卷积长短时记忆网络提取得到的时空特征通过双线性方法融合成二阶混合特征，构建时空特征混合双线性模型；然后，使用脑电信号各频段的功能连接矩阵进行训练，并用不同的功能连接度量方法分析脑电信号各频段与抑郁症功能连接之间的关系；最后，在MODMA公开数据集上应用此方法。实验结果表明，使用二阶混合特征的混合双线性模型在Beta频段相关性功能连接矩阵上取得99.38%的准确率，说明了Beta频段相关性功能连接矩阵的二阶混合特征在抑郁症辅助诊断中的有效性，与其他方法相比，所提方法达到了较高的准确率，具有较好的应用前景。
关键词：抑郁症;功能连接;卷积长短时记忆网络;双线性;二阶特征
基金资助：国家自然科学基金面上项目(12071369);国家自然科学基金青年项目(62006189); 陕西省重点研发计划(2019ZDLSF02-09-02); 陕西数理基础科学研究项目(22JSZ008)
