【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑电波数据，尤其涉及一种基于mdanet模型的脑电波分析方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、抑郁症(major depressive disorder，mdd)是影响全球数百万人的情感障碍，会对一个人的生活质量产生严重影响。目前技术中是利用问卷来确定是否患病。三种最为常见的问卷是患者健康问卷、汉密尔顿抑郁症评定量表(hamilton depression ratingscale，hamd)和贝克抑郁症量表(beck depression inventory，bdi)，这三个问卷被用于确定患者抑郁症的水平。然而，谈话的结果取决于精神科医生或咨询师的熟练程度而且具有较强的主观性，结果了导致大量抑郁症患者没有得到最好的药物和足够的恢复时间。
2、为解决上述问题，经过研究发现，抑郁症通常表明人脑功能障碍，脑电图信号的异常形状表现为患者特定状态的信号模式变化，脑电图对大脑的生物活动做出反应，以准确检测大脑异常。但是现有技术中对于脑电波信号的特征提取方式并不准确，从而导致最终得到的检测结果也与实际情况存在...
【技术保护点】
1.一种基于MDANet模型的脑电波分析方法，其特征在于，所述基于MDANet模型的脑电波分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于MDANet模型的脑电波分析方法，其特征在于，所述获取开源脑电波数据集，并对所述开源脑电波数据集进行预处理，得到脑电波实验数据集，具体包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于MDANet模型的脑电波分析方法，其特征在于，所述构建MDANet模型，根据所述脑电波训练集对所述MDANet模型进行训练，并根据所述脑电波验证集对训练后的MDANet模型进行模型微调，得到脑电波分析模型，具体包括：
4.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于mdanet模型的脑电波分析方法，其特征在于，所述基于mdanet模型的脑电波分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于mdanet模型的脑电波分析方法，其特征在于，所述获取开源脑电波数据集，并对所述开源脑电波数据集进行预处理，得到脑电波实验数据集，具体包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于mdanet模型的脑电波分析方法，其特征在于，所述构建mdanet模型，根据所述脑电波训练集对所述mdanet模型进行训练，并根据所述脑电波验证集对训练后的mdanet模型进行模型微调，得到脑电波分析模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于mdanet模型的脑电波分析方法，其特征在于，所述根据所述脑电波训练集对所述mdanet模型进行训练，得到训练后的mdanet模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于mdanet模型的脑电波分析方法，其特征在于，所述基于注意力的卷积模块包括基础卷积模块、注意力模块以及剔除层；将所述脑电波训练集输入至所述mdanet模型中的所述基于注意力的卷积模块，得到局部特征，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于mdanet模型的脑电...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘家辉，陈树宇，余杨祖怡，李小敏，隆新级，
申请(专利权)人：佛山市银河兰晶科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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