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摘要 —COVID-19 期间的居家令有助于拉平曲线，但具有讽刺意味的是，它却引发了物质使用障碍患者的心理健康问题。使用现成的消费级可穿戴设备（如智能手表）测量大脑中的电活动信号并将其实时映射到潜在的情绪、行为和情绪变化，在假设心理健康异常方面发挥着重要作用。在这项工作中，我们建议实现一种可穿戴的设备心理异常检测 (OMAD) 系统，以检测导致心理健康问题的异常行为和活动，并帮助临床医生设计有效的干预策略。我们提出了一种基于脑电图 (EEG) 信号的内在伪影去除模型，以更好地关联细粒度的行为变化。我们在伪影去除和活动识别（主要）模块上设计了模型压缩技术。我们在卷积神经网络和多层感知器上实现了基于幅度的权重剪枝技术，以在 Nvidia Jetson Nano 上使用推理阶段；可穿戴设备中最受资源限制的设备之一。我们尝试了三种不同的特征提取和伪影去除方法组合。我们使用对照组和治疗组（酒精组）的 EEG 数据，针对不同的物体识别任务，评估了 OMAD 在未剪枝和压缩模型的准确度、F1 分数、内存使用率和运行时间方面的性能。我们的伪影去除模型和主要活动检测模型分别实现了约 ≈ 93% 和 90% 的准确度，模型大小（70%）和推理时间（31%）显著减少。索引术语 — 物质使用障碍、精神异常检测、EEG 伪影、权重剪枝、资源受限设备。
OMAD：针对物质和非物质用户的设备上心理异常检测
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