基于EEGNet的PTSD风险预测模型

猿急送>上海其它兼职程序员>不泊岸>

案例列表

基本信息

案例ID：217468

技术顾问：不泊岸 - 2年经验 - 上海师范大学

联系沟通

微信扫码，建群沟通

项目名称：基于EEGNet的PTSD风险预测模型

所属行业：医疗健康 - 专业细分服务

->查看更多案例

案例介绍

负责角色：
负责人、一作、队长（比赛）

职责：
EEG信号清洗，EEGNet构建与提取时序特征，分析特征贡献方向（危险因素与否），回归分析，撰写论文

背景：
创伤后应激障碍（PTSD）是救援人员最常见的心理问题之一，其患病率远高于其他人群。救援人员在执行搜救、维稳、反恐等任务时经常面临极大的生理、心理和情绪压力，这些任务使得他们更容易遭受创伤的影响。与此同时，在信息技术快速发展的背景下利用多模态数据进行精准预测成为可能。脑机接口（BCI）使用神经活动作为控制信号，实现与计算机的直接通信，这种神经信号通常是从各种研究透彻的脑电波(EEG)信号中挑选出来的。脑电波数据是一种无创技术，可用于脑机接口系统来测量和记录脑电活动。脑电波数据作为一种非结构化的生物信号数据，结合其他模态数据（如心率变异性、生理指标、心理评估等），可以提供更全面的信息来预测个体的 PTSD 风险，以便进行早期的风险评估和干预，帮助减少 PTSD 的发生率，提高救援人员的工作稳定性和生活质量。

作品功能：
本作品通过系统分析救援人员 PTSD 的保护因素、危险因素及其交互作用，研究揭示了 PTSD 的复杂成因。这些发现为心理健康评估和干预提供了科学依据，研究中基于多模态数据的 PTSD 风险评估模型展示了先进的信息融合技术在心理健康领域的应用力。EEGNet 模型处理 EEG 信号的能力为多模态数据融合提供了坚实基础，结合随机森林回归的强大预测能力，模型的准确性和鲁棒性得到了显著提升。

技术栈：
Python、Multimodel、大网络模型（EEGNet、CNN）、Regression