arXiv : 2207 .04262v1 [ q - bio . NC ] 2022 年 7 月 9 日__

arXiv : 2207 .04262v1 [ q - bio . NC ] 2022 年 7 月 9 日

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arXiv : 2207 .04262v1 [ q - bio . NC ] 2022 年 7 月 9 日

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摘要：精神分裂症（SZ）是一种严重的精神疾病，会严重影响患者的生活质量。近年来，基于深度学习（DL）利用脑电图（EEG）检测 SZ 受到越来越多的关注。在本文中，我们提出了一种端到端循环自动编码器（RAE）模型来检测 SZ。在 RAE 模型中，原始数据被输入到一个自动编码器块中，重建的数据被循环输入到同一个块中。自动编码器块提取的代码同时作为分类器块的输入，以区分 SZ 患者和健康对照（HC）。在包含 14 名 SZ 患者和 14 名 HC 受试者的数据集上进行评估，所提出的方法在受试者独立的实验场景中实现了 81.81% 的平均分类准确率。这项研究表明 RAE 的结构能够捕捉 SZ 患者和 HC 受试者之间的差异特征。

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