基于多尺度时序与跨通道注意力模型的抑郁症识别方法

一种基于多尺度时序与跨通道注意力模型的抑郁症识别方法，首先，采集22通道的fNIRS信号作为样本信号，对样本信号进行预处理得到样本数据集，将样本数据集按照设定的比例划分为训练集、测试集，并进行数据增强；接着，构建MTCM网络；所述MTCM网络的结构为：从输入层开始，依次连接2维卷积层、多尺度时序感知模块、跨通道注意力模块、输出层；再后，将训练集输入MTCM网络进行训练，得到训练好的MTCM网络；并利用测试集对训练好的MTCM网络进行测试，得到最终的MTCM网络。本发明能缓解小样本过拟合问题，提升模型对抑郁症患者跨脑区协同异常的敏感度，实现抑郁症高准确率识别。