摘要：睡眠障碍是抑郁症的评估因素之一,可从心电数据中提取特征值用于抑郁评估,辅助临床诊断。设计开发一种基于睡眠心电数据的人工智能抑郁评估系统,其中包含心电数据的分析、心电滤波和心电R波的定位。其间并进行数图转换,生成心电RR间期图。利用TensorFlow进行图像的增强处理后,构建卷积神经网络,最终得出睡眠心电数据的人工智能抑郁评估模型。

摘要：由于评估抑郁症患者的睡眠质量对评估疾病的严重程度具有重要意义,因此,该研究设计了一种抑郁症患者睡眠质量评估系统,包含便携式睡眠心电监测模块和深度学习评估模块,其中,便携式睡眠心电监测模块可采集抑郁症患者睡眠时的心率和呼吸信号并上传数据,深度学习评估模块使用RR间期庞加莱图构建的睡眠分期模型评估抑郁症患者的睡眠质量,旨在进一步了解睡眠质量和抑郁症之间的潜在机制,为抑郁症患者的睡眠质量提供评估依据。