深度学习在ADHD儿童脑电信号分类中的应用

"基于深度学习的ADHD儿童和正常儿童脑电信号分类研究" 这篇研究论文探讨了使用深度学习，特别是长短期记忆网络（LSTM）来区分注意缺陷多动障碍（ADHD）儿童和正常儿童的脑电信号。在注意力缺陷多动障碍（ADHD）的诊断中，脑电信号（EEG）分析是一种潜在的重要工具，因为它可以揭示大脑活动的微妙差异。论文采用了经典的干扰控制任务实验范式，这是一种用于研究认知控制功能的常用方法，尤其是在ADHD研究中。 事件相关电位（ERP）是脑电信号分析的关键组成部分，它反映了大脑对特定刺激的即时反应。实验重点关注ERP在200到450毫秒间的潜伏期，这个时间段被认为包含了与注意力和执行功能相关的脑电活动。通过分析前额叶和顶枕叶脑区的最佳电极（统计显著性p值小于0.05），研究者能够提取出与ADHD相关的特征。 长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，尤其适合处理时间序列数据，如脑电信号。LSTM能够捕获并学习数据中的长期依赖关系，这对于理解和分类复杂的时间动态如脑电信号特别有用。在实验中，LSTM模型对ERP特征进行自动学习和分类，结果显示其分类准确率达到了95.78%，比传统分类方法表现更优。 这一研究结果表明，LSTM模型为ADHD儿童脑电信号的分类提供了新的可能性，可能有助于改进ADHD的诊断方法。这种基于深度学习的方法不仅提高了分类精度，还为未来ADHD的早期识别和个体化治疗方案设计提供了新的研究方向。此外，该研究还得到了江苏省科技厅和常州市科技项目的资助，以及江苏省“333工程”人才项目的支持，这表明了政府对利用先进技术和方法研究儿童心理疾病的支持。 关键词：干扰控制任务实验，注意缺陷多动障碍，长短期记忆网络 中图分类号：TN911.7 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2019）02-007-0347-04 doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0870 这项研究强调了深度学习在脑电图信号分析中的潜力，特别是在ADHD儿童的诊断中，为临床实践和未来研究提供了新的见解和方法。