【摘 要】
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目的探讨焦虑障碍患者在问卷作答、睁眼闭眼时的脑电（EEG）特征指标，为军队心理选拔及多质融合理论提供技术支持。方法 收集被试54人，分为焦虑障碍组（24人）和正常组（30人）。通过对两组人群在频域分析，发现功率谱密度（PSD）可以用于评估焦虑障碍患者的脑异常情况。结果①低频段两组人群PSD幅值差异显著，焦虑障碍组高于正常组。②在睁眼状态下全频段显著，且在Alpha频段出现睁眼抑制效应。③通过机器学
【机 构】
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空军军医大学军事医学心理学系基础心理学教研室
【基金项目】
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军队后勤科研计划重点项目（BWS16J012）；
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目的探讨焦虑障碍患者在问卷作答、睁眼闭眼时的脑电（EEG）特征指标，为军队心理选拔及多质融合理论提供技术支持。方法 收集被试54人，分为焦虑障碍组（24人）和正常组（30人）。通过对两组人群在频域分析，发现功率谱密度（PSD）可以用于评估焦虑障碍患者的脑异常情况。结果①低频段两组人群PSD幅值差异显著，焦虑障碍组高于正常组。②在睁眼状态下全频段显著，且在Alpha频段出现睁眼抑制效应。③通过机器学习的方法对人群进行分类，在识别率上多质融合指标比单一行为学指标提高了5%。结论 焦虑障碍组高危人群不满足诊断为焦虑障碍的标准，但在临床上易诱发为焦虑障碍，利用机器学习对EEG频域指标进行特征提取及人群分类，可以提高对焦虑障碍人群的识别力，在未来人员选拔与临床评估中具有前瞻意义。
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