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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于双分支融合模型的抑郁脑电分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114881089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210622308.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于双分支融合模型的抑郁脑电分类方法是由杨淳沨;苏天;孔佑勇;陈阳;舒华忠设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支融合模型的抑郁脑电分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支融合模型的深度学习的抑郁脑电分类方法，包括以下步骤：1获取若干组健康人的大脑前额叶Fp1、Fpz和Fp2电极的脑电信号，2获取若干组轻度抑郁患者的大脑前额叶Fp1、Fpz和Fp2电极的脑电信号，3获取若干组中度抑郁患者的大脑前额叶Fp1、Fpz和Fp2电极的脑电信号，4以步骤1、2和3中的健康对照、轻度抑郁患者和中度抑郁患者的输入形式，对双分支融合模型进行训练学习，5将待分析窗口脑电信号转换成对应的小波时频图，输入步骤4中训练完成的双分支融合模型，完成该脑电信号的分析。该方法效果良好，能够区分出抑郁和健康以及抑郁程度。

本发明授权基于双分支融合模型的抑郁脑电分类方法在权利要求书中公布了：1.基于双分支融合模型的深度学习的抑郁脑电分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： （1）获取若干组健康人的大脑前额叶Fp1、Fpz和Fp2电极的脑电信号，并使用滑动窗口切分成窗口数据，接着使用小波变换转换成小波时频图，最后将三个通道的小波时频图和对应的原始窗口序列作为模型的输入； （2）获取若干组轻度抑郁患者的大脑前额叶Fp1、Fpz和Fp2电极的脑电信号，并使用滑动窗口切分成窗口数据，接着使用小波变换转换成小波时频图，最后将三个通道的小波时频图和对应的原始窗口序列作为模型的输入； （3）获取若干组中度抑郁患者的大脑前额叶Fp1、Fpz和Fp2电极的脑电信号，并使用滑动窗口切分成窗口数据，接着使用小波变换转换成小波时频图，最后将三个通道的小波时频图和对应的原始窗口序列作为模型的输入； （4）以步骤（1）、（2）和（3）中的健康对照、轻度抑郁患者和中度抑郁患者的输入形式，对双分支融合模型进行训练学习， （5）将待分析窗口脑电信号转换成对应的小波时频图，输入步骤（4）中训练完成的双分支融合模型，完成该脑电信号的分析； 滑动窗口设置为长度为2秒，重叠率为0； 选取小波变换的算法为以Morlet小波为基小波的小波变换，所述Morlet小波的宽带参数为3以及中心波长为3； 双分支融合模型是以卷积神经网络和通道注意力机制为基础搭建的深度学习分类模型； 步骤（4）具体如下： （4-1）双分支融合模型是由图片特征提取分支和时序特征提取分支组成， （4-2）双分支融合模型中的时序特征提取分支在FCN模型中嵌入基于离散傅里叶变换系数的注意力机制，FCN分支是由三个基本块组成，所述三个基本块由Conv1d+BN+ReLU组成，其中三个基本块的卷积输出通道分别128,256,128，基于离散傅里叶变换系数的注意力机制是SE模型在DFT频域上的扩展。

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