20、基于脑电图信号的情绪识别音乐治疗系统及反馈上下文感知医疗系统研究

基于脑电图信号的情绪识别音乐治疗系统及反馈上下文感知医疗系统研究

在当今科技发展的浪潮中，利用先进技术来改善医疗和心理健康领域的应用越来越受到关注。本文将介绍两个重要的研究方向，一是基于脑电图（EEG）信号的情绪识别音乐治疗系统，二是反馈上下文感知的医疗管理系统的布尔网络方法。

基于脑电图信号的情绪识别音乐治疗系统

• 情绪识别的基础数据处理
  • DEAP数据集 ：参与者的效价（valence）和唤醒度（arousal）值被计算并用于标记。DEAP数据集包含了视频/试验相关的数据和标签，具体内容如下表所示：
    | 数组名称 | 数组形状 | 数组内容 |
    | ---- | ---- | ---- |
    | Data | 40 3 40 3 8064 | 视频/试验 3 通道 3 数据 |
    | Label | 40 3 4 | 视频/试验 3 标签（效价、唤醒度、支配度、喜好度） |
  • EEG信号频率分解 ：EEG信号是大脑电活动的测量，通过放置在头皮上的电极获取。通常，EEG信号根据其频率内容分为五个主要子带，具体频率范围如下表：
    | EEG信号子带 | 频率范围（Hz） |
    | ---- | ---- |
    | Delta | 1 - 4 |
    | Theta | 4 - 8 |
    | Alpha | 8 - 13 |
    | Beta | 13 - 30 |
    | Gamma | 30 - 80 |