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Cross-Subject Depression Level Classification Using EEG Signals with a Sample Confidence Method

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저자

ZhongYi Zhang, ChenYang Xu, LiXuan Zhao, HuiRang Hou, QingHao Meng

개요

본 논문은 뇌전도(EEG) 데이터를 이용하여 우울증 중증도를 다중 클래스로 분류하는 새로운 딥러닝 모델인 DepL-GCN을 제안합니다. 기존의 이진 분류 모델과 달리, 우울증의 중증도를 세분화하여 평가하는 데 초점을 맞춥니다. DepL-GCN은 환자 자가 보고의 주관성과 중증도 카테고리 간의 불균형이라는 두 가지 주요 과제를 해결하기 위해 샘플 신뢰도 모듈과 소수 샘플 패널티 모듈을 도입했습니다. 두 공개 EEG 데이터셋에 대한 실험 결과, DepL-GCN은 다중 클래스 중증도 인식에서 81.13%와 81.36%의 정확도를 달성하여 기준 모델들을 능가했습니다. 또한, 우울증 중증도 인식을 위한 회귀 기반 모델의 장점과 한계점을 논의했습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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우울증 중증도를 다중 클래스로 분류하는 새로운 딥러닝 모델 DepL-GCN 제안.
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환자 자가 보고의 주관성 및 클래스 불균형 문제를 효과적으로 해결하는 샘플 신뢰도 모듈 및 소수 샘플 패널티 모듈 제시.
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두 개의 공개 EEG 데이터셋에서 기존 모델보다 높은 정확도 달성.
◦
우울증 중증도 평가를 위한 새로운 접근 방식 제시.
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한계점:
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사용된 데이터셋의 규모 및 다양성 제한.
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모델의 일반화 성능에 대한 추가적인 검증 필요.
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회귀 기반 모델과의 비교 분석이 더욱 심도 있게 이루어질 필요가 있음.
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실제 임상 환경에서의 적용 가능성 및 신뢰성에 대한 추가 연구 필요.
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