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近年来越来越多的研究者将机器学习投入对于精神障碍的研究当中。其原因在于,传统的诊断方式往往取决于患者的症状学特征和医生的主观经验,具有主观体验、主观判断的特点,缺乏客观有效的指标。而神经影像学技术的兴起使得精神障碍诊断标准客观化和准确化成为可能。本文通过收集国内外的研究资料,整合当下将机器学习应用于精神障碍的研究中采用EEG作为特征提取的内容,并对其进行整理,以期用于对未来研究的参考。