基于多通道卷积Transformer的脑电图信号分析在精神障碍精准诊断中的创新应用

本研究针对精神障碍早期诊断的临床挑战，创新性地提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与Transformer架构的深度学习模型(MCT)，通过脑电图(EEG)信号实现抑郁症、焦虑症等疾病的自动化分类。研究团队开发了包含共同空间模式(CSP)、信号空间投影(SSP)和小波去噪(WD)的三阶段预处理流程，在EEG Psychiatric等三个数据集上达到最高92.28%的分类准确率，较传统LSTM模型提升4.69%。该成果为精神障碍的客观诊断提供了可解释的AI工具，发表于《Scientific Reports》。

　　

精神健康问题正成为全球公共卫生的重大挑战，传统诊断依赖主观量表评估，存在误诊率高、时效性差等痛点。脑电图(EEG)作为非侵入式脑功能监测手段，虽能反映神经活动特征，但其高维度、非线性的特性使传统分析方法难以捕捉有效模式。法国巴黎东克雷泰伊大学等机构的研究团队在《Scientific Reports》发表研究，通过融合深度学习和信号处理技术，构建了突破性的精神障碍智能诊断系统。

研究采用多通道卷积Transformer(MCT)架构，结合连续小波变换(CWT)时频分析和创新性预处理流程。团队从EEG Psychiatric Dataset等三个公开数据集中获取1029例受试者的EEG记录，通过共同空间模式(CSP)滤波(平均衰减12.32 dB)、信号空间投影(SSP)滤波(11.74 dB)和小波去噪(WD)构建预处理管道。核心模型整合CNN的局部特征提取优势与Transformer的长程依赖建模能力，采用基于熵的损失函数优化分类性能。

EEG信号预处理
预处理流程使信号平均衰减17.4 dB，CSP滤波在Fz通道实现最高17.53 dB衰减。Welch法优化的Morlet小波将1D信号转为2D时频谱，GRAD-CAM可视化显示模型能有效聚焦高频特征。通道间相关性分析表明，Fz与F3通道处理后Pearson系数从0.38升至0.83。

精神障碍分类
模型在抑郁检测(MODMA数据集)达89.84%准确率，较CNN+GRU提升0.21%；对PTSD分类(EEG心理评估数据集)准确率87.4%，优于ResNet50和ViT。最具突破性的是在EEG Psychiatric数据集实现92.28%准确率，较LSTM基线提升4.69%，F1-score达90.62%。消融实验显示卷积层贡献最大，移除后准确率骤降至79.62%。

讨论与结论
研究证实MCT模型通过5个关键通道即可实现高性能分类，显著降低临床实施复杂度。虽然存在设备差异性和小波参数优化等限制，但模型在三个异构数据集的表现证明其强泛化能力。创新性的Hadamard乘积融合模块和熵损失函数，有效解决了EEG信号的非平稳性问题。该技术有望推动精神障碍诊断从主观量表向客观生物标志物检测转变，为个性化治疗提供决策支持。未来计划整合心电(ECG)等多模态数据，进一步验证其在真实临床场景的应用价值。