公开(公告)号：CN118697347A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410696301.6

申请日：2024-05-31

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 贾均灏 ,  张文玥 ,  夏敬博 ,  毛索尔 ,  陆巧丽 ,  秦飞巍 ,  彭勇

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2113

Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑WmRMR‑DF的注意力缺陷多动障碍分类方法，包括如下步骤：步骤1、构建DF‑ADHDNet模型，所述DF‑ADHDNet模型以深度森林分类器为主网络，并在深度森林分类器中集成信号分解模块和特征选择模块；步骤2、获取ADHD患者和正常受试者的EEG信号，分别对两者的信号进行标签并构成数据集，对数据集进行预处理，将预处理后的数据集按比例划分为训练集和测试集；步骤3、使用训练集对DF‑ADHDNet模型进行训练，并对网络模型参数调优，使网络达到最优效果；步骤4、使用测试集评估完成训练后得到最终的DF‑ADHDNet模型；步骤5、应用最终的DF‑ADHDNet模型实现ADHD分类。该方法实现了自动化、智能化的ADHD诊断功能，并具有较高的诊断准确率和效率。