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摘要：本发明提出了一种基于知识蒸馏及元迁移学习的脑电抑郁识别系统，是一个由若干个模型组成的脑电抑郁识别模型训练框架；教师模型从128通道脑电图信号中提取知识，学生模型对从教师模型中学习隐藏知识并继续在3通道脑电上微调适应并测试抑郁识别效果；本发明的框架能够有效提炼多通道脑电信号的知识到少通道脑电信号的抑郁识别模型中，以提高后者的抑郁识别表现；还在在线知识蒸馏过程后应用了元学习的训练思想，将学生模型视为元模型，并利用新数据集上一部分数据对元模型进行微调得到最后的微调模型，从而提高模型对不同分布、不同被试、不同情况下的3通道脑电信号的抑郁识别性能。
主权项：1.一种基于知识蒸馏及元迁移学习的脑电抑郁识别系统，其特征在于，包括数据获取模块、数据预处理模块、知识蒸馏模块、元迁移学习模块、抑郁识别模块；所述数据获取模块获取多个静息态脑电数据集，包括：第一数据集、第二数据集和第三数据集其中，第一数据集采用MODMA数据集中128通道抑郁和正常被试的静息态脑电信号、第二数据集采用MODMA数据集中与第一数据集中相同被试的3通道抑郁和正常被试的静息态脑电信号、第三数据集采用另外采集的包含更多被试的3通道抑郁和正常被试的静息态脑电信号数据集；所述数据预处理模块用于对静息态脑电信号数据进行去噪处理以及特征提取；所述知识蒸馏模块中设置有教师模型和学生模型；所述教师模型采用第一数据集进行训练，并在训练过程中同时将128通道脑电信号中提取的知识馈送给学生模型；所述学生模型的输入为第二数据集数据，接收教师模型馈送的知识，以学习第一数据集中128通道和第二数据集的3通道脑电信号的共同知识及第二数据集中3通道脑电的独有知识；所述元迁移学习模块，采用第三数据集的静息态脑电信号数据对学生模型进行微调；所述抑郁识别模块，用于基于完成微调的学生模型，对待识别的静息态脑电信号数据实现抑郁识别任务。
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百度查询： 北京理工大学 基于知识蒸馏及元迁移学习的脑电抑郁识别系统及方法
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