基于深度学习的精神分裂症脑电分析

精神分裂症是最常见的精神疾病之一,目前具体病因尚未明确,准确诊断患病与否是治疗该疾病的前提。深度学习是一种构造多层神经网络的机器学习方法,具有发现数据中隐藏的分布式特征表示的能力。针对精神分裂症患者的脑电信号,提出了一种栈式自编码网络深度模型,以达到根据脑电信号自动识别受试者是否患病的效果。