基于深度学习的疾病患者识别与风险预测模型研究【附代码】

 % 基于深度学习的抑郁症患者识别系统

    
  
    
 % 加载预训练的抑郁症识别模型
    
 model = load('path_to_depression_model');
    
  
    
 % 设置待识别的EEG信号数据路径
    
 eegDataDir = 'path_to_eeg_data';
    
  
    
 % 读取EEG信号数据
    
 imds = imageDatastore(eegDataDir, 'IncludeSubfolders', true, 'FileExtensions', {'.mat'});
    
  
    
 % 初始化结果存储
    
 results = struct();
    
  
    
 % 对每个EEG信号进行识别
    
 for i = 1:numel(imds.Files)
    
     data = load(imds.Files{i});
    
     eeg_signal = data.eeg_signal; % 假设EEG信号保存在变量中
    
     
    
     % 对EEG信号进行预处理
    
     preprocessed_signal = preprocessEEG(eeg_signal);
    
     
    
     % 使用深度学习模型进行抑郁症识别
    
     predictedLabel = classify(model, preprocessed_signal);
    
     
    
     % 存储识别结果
    
     results(i).file = imds.Files{i};
    
     results(i).predictedLabel = predictedLabel;
    
 end
    
  
    
 % 输出识别结果
    
 for i = 1:numel(results)
    
     fprintf('File: %s, Predicted Label: %s\n', results(i).file, results(i).predictedLabel);
    
 end
    
  
    
 % 可视化识别结果
    
 for i = 1:numel(results)
    
     figure;
    
     plotEEG(results(i).file); % 假设有一个函数用于绘制EEG信号
    
     title(sprintf('Predicted Label: %s', results(i).predictedLabel));
    
 end
    
  
    
 % 辅助函数：EEG信号预处理
    
 function processed_signal = preprocessEEG(signal)
    
     % 进行滤波、去噪等预处理操作
    
     % ...
    
     processed_signal = signal; % 返回处理后的信号
    
 end
    
  
    
 % 辅助函数：绘制EEG信号
    
 function plotEEG(filename)
    
     data = load(filename);
    
     signal = data.eeg_signal; % 假设EEG信号保存在变量中
    
     plot(signal);
    
     xlabel('Time (s)');
    
     ylabel('Amplitude');
    
     title('EEG Signal');
    
 end