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研究提出脑电时频图像融合技术预测rTMS抑郁疗效
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AI 综述
2026年10月，相关研究提出了 montage 与 blending 两种脑电（EEG）时频图像融合技术以及轻量级 CNN 模型，用于预测抑郁症患者接受重复经颅磁刺激（rTMS）治疗的反应。在片段级交叉验证实验中，Montage CWT_ST 融合方法在包含 15 例样本的主数据集上取得了 99.90% 的准确率，在包含 46 例样本的辅助数据集上准确率达到了 91.90%。
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最新进展10月2日 12:00
研究提出脑电时频图像融合技术与轻量CNN模型，两数据集预测准确率达99.9%与91.9%。报道时间线
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10月2日
- arXiv 机器学习基于时频图像融合技术预测抑郁症 rTMS 疗效
研究提出 montage 与 blending 两种脑电（EEG）时频图像融合技术及轻量级 CNN 模型，用于预测抑郁症重复经颅磁刺激（rTMS）的治疗反应。在片段级交叉验证中，Montage CWT_ST 融合在 15 例主数据集和 46 例辅助数据集上的准确率分别达 99.90% 与 91.90%。
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