【摘 要】
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近些年,抑郁障碍已成为全世界范围内常见的精神疾病和致残的主要原因之一,其对病人的心理生理健康造成了严重伤害。为了给患者提供及时的治疗,对于抑郁障碍的精准识别至关重要。为此研究人员进行了大量的识别抑郁障碍的研究,研究发现由于社会对精神疾病的污名化,传统依赖临床经验和自评量表的抑郁检测方法准确度有限。考虑到脑电信号（Electroencephalogram,EEG）能够反映大脑神经细胞的活动,并且具有
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近些年,抑郁障碍已成为全世界范围内常见的精神疾病和致残的主要原因之一,其对病人的心理生理健康造成了严重伤害。为了给患者提供及时的治疗,对于抑郁障碍的精准识别至关重要。为此研究人员进行了大量的识别抑郁障碍的研究,研究发现由于社会对精神疾病的污名化,传统依赖临床经验和自评量表的抑郁检测方法准确度有限。考虑到脑电信号（Electroencephalogram,EEG）能够反映大脑神经细胞的活动,并且具有难以伪装、时间分辨率高等特点,因此EEG被广泛应用于抑郁障碍检测。在大数据时代,垂直领域知识共享与复用对于抑郁障碍知识推理很重要,然而目前在面向抑郁识别的EEG领域缺少一个标准化、结构化的知识体系。同时,规则库是知识模型的重要组成部分,但是对于模糊、不精确EEG数据知识,传统的黑箱模型得到的规则缺乏语义解释。针对这两个问题,本研究引入了对复杂数据具有维度可控性和良好建模能力的Takagi-Sugeno-Kang模糊系统模型（TSK-FS）构建规则库,并且使用本体论对抑郁障碍疾病、EEG特征的相关知识以及TSK-FS学习到的模糊规则进行建模,构建面向抑郁障碍识别的EEG本体知识模型。本文主要研究工作包括:（1）设计并构建面向抑郁障碍识别的EEG本体知识模型。本体论在医学领域的作用及前景得以了有效证实,然而在基于EEG信号的抑郁障碍诊断方面并没有可用的本体,所以本研究基于本体论和模糊规则构建了抑郁障碍本体模型（Depressive Disorder Ontology,DDO）。首先,本研究利用Web本体语言（Web Ontology Language,OWL）构建了DDO的相关概念、类、属性、约束以及实例,初步形成包括了EEG的线性和非线性特征,抑郁障碍的类型、诊断、预防等相关信息,以及数据采集信息、预处理等方面知识的DDO知识模型。然后用语义Web规则语言（Semantic Web Rule Language,SWRL）设计构建了基于EEG的抑郁障碍本体规则库,并且使用Jena API推理引擎连接DDO本体库和规则库,实现抑郁障碍推理诊断。（2）提出了一种基于多视图TSK模糊系统的模糊推理规则生成方法（Fuzzy Inference Rule Generation Method with Multi-view TSK Fuzzy System,FIRule-MTSK）。由于EEG数据是模糊的、不精确的知识,为了构建可解释性强的知识模型,本文引入了具有良好模糊建模能力和强可解释性的TSK模糊系统构建规则。并且考虑到EEG信号的各种特征是同源异构的数据,不同特征提取方法得到的特征集对应不同视图。基于上述两点本文提出了FIRule-MTSK,其前件学习采用增强软子空间聚类（Enhanced Soft Subspace Clustering,ESSC）方法,后件学习时为了更彻底地探索和利用多视图特征之间的相关性和多样性,实现更全面、更准确的多视图分类,本研究利用低秩子空间结构学习视图间的相关性,利用组稀疏结构识别不相关的视图。同时,为了在优化学习时更好的拟合标签,后件学习时还引入了标签调整向量。（3）通过整合上述DDO知识模型和FIRule-MTSK规则生成方法两方面的工作,本文构建了基于FIRule-MTSK方法的抑郁障碍识别模型。通过在马来西亚圣氏医院（Hospital Universiti Sains Malaysia,HUSM）和亚利桑那大学（University of Arizona,UA）的两个EEG公开数据集上进行抑郁障碍分类性能验证,相比较传统的决策树和随机森林方法,本文所提出的FIRule-MTSK方法对抑郁障碍识别效果更好、规则解释性更强,最高分类准确率达到了80.43%,并且其在语义解释性方面优于深度学习方法。同时,通过消融实验对比不同正则化项的FIRule-MTSK方法,发现结合核范数和组稀疏范数的正则化项方法能够更好的学习EEG多视图特征的相关性和差异性。综上所述,本文提出的FIRule-MTSK算法能够利用多视图TSK模糊逻辑有效地挖掘模糊、不精确、同源异构的EEG数据信息,通过FIRule-MTSK方法可以获得更具语义解释的规则集,从而更好地满足面向抑郁障碍识别的EEG本体知识模型的构建。
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