基于神经网络识别抑郁症

基于神经网络识别抑郁症

近年来，抑郁症已成为世界上最常见的精神障碍之一。抑郁症是一种典型的心理疾病，患者表现出的症状包括心情沮丧、注意力不集中、负面思维、失眠等。早期发现和诊断抑郁症对于其治疗具有至关重要的意义。本文通过基于神经网络的方法，实现了对抑郁症的自动识别。

一、数据集

本研究使用的数据集是从互联网上收集的1000份抑郁症患者病例记录。每个病例包括患者姓名、性别、年龄、家族史、临床表现等信息。其中，临床表现涉及到的方面有：焦虑、失眠、食欲不振、疲劳、快感缺失、抑郁等6个方面。对于每个方面，我们设计了一个问卷，让患者自行回答。问卷中的问题分为两种类型：一种是单选题，一种是多选题。这些问题都是针对每个方面进行描述的。

二、数据预处理

在进行神经网络模型训练之前，我们需要对原始数据进行一系列的预处理工作，以便于更好地完成后续的任务。具体来说，我们需要进行以下几个方面的工作。

（1）数据清理：在原始数据集中，有一些样本存在缺失值现象。为了保证模型训练的精确性，我们选择将这些样本舍弃。同时，为了避免数据过拟合，我们还对部分存在冗余信息的字段进行了删除。

（2）特征提取：对于每个患者，我们从其填写的问卷中提取了6个方面各自的得分作为特征。这些得分反映了患者出现相应症状的严重程度。

（3）数据规范化：为了方