熹微脑电算法模型

体系包含多个垂类小模型，数据经预处理，在提取混合特征+机器学习与深度学习自主提取特征多重加持下，形成多特征集成学习模型，最终结果利用投票机制产生，模型评估准确率高于 87.7%。其中针对抑郁症筛查的：

经预处理后，利用CNN-LSTM模型自动提取EEG时空特征，并与传统机器学习模型（SVM，LDA）基于手工特征（FAA，LZ复杂度，PSD）的结果进行集成投票，最终完成分类诊断，评估准确率可达 93%。