| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-18页 |
| 1.1.1 抑郁症及其危害 | 第10-11页 |
| 1.1.2 眼动研究简介 | 第11页 |
| 1.1.3 脑电信号相关知识介绍 | 第11-15页 |
| 1.1.4 数据挖掘分类算法简介 | 第15-18页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第18-19页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第18-19页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第19页 |
| 1.3 相关研究现状 | 第19-23页 |
| 1.3.1 眼动研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3.2 脑电研究现状 | 第21-23页 |
| 1.4 本文的研究工作和结构安排 | 第23-25页 |
| 1.4.1 研究工作 | 第23-24页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第24-25页 |
| 第二章 实验设计与数据采集 | 第25-32页 |
| 2.1 实验设计 | 第25-29页 |
| 2.1.1 被试选择 | 第25页 |
| 2.1.2 实验范式 | 第25-28页 |
| 2.1.3 实验步骤 | 第28-29页 |
| 2.2 实验仪器和分析软件 | 第29-31页 |
| 2.2.1 眼动仪 | 第29页 |
| 2.2.2 EGI设备 | 第29-30页 |
| 2.2.3 眼动仪与EGI设备的同步连接 | 第30页 |
| 2.2.4 分析软件 | 第30-31页 |
| 2.3 数据采集和数据筛选 | 第31-32页 |
| 2.3.1 数据采集 | 第31页 |
| 2.3.2 数据筛选 | 第31-32页 |
| 第三章 基于眼动数据的抑郁人群识别 | 第32-44页 |
| 3.1 数据预处理 | 第32页 |
| 3.2 基于文字范式的眼动数据处理和分析 | 第32-37页 |
| 3.2.1 眼动数据分类 | 第32-33页 |
| 3.2.2 区分训练集和测试集的眼动数据分类 | 第33-37页 |
| 3.3 基于图片范式的眼动数据处理和分析 | 第37-39页 |
| 3.3.1 眼动数据分类 | 第37页 |
| 3.3.2 区分训练集和测试集的眼动数据分类 | 第37-39页 |
| 3.4 基于平滑跟踪范式的数据分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 字母识别结果统计分析 | 第39-41页 |
| 3.4.2 字母识别结合眼动数据的分类 | 第41-43页 |
| 3.5 眼动数据处理和分析小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于眼动、脑电数据的抑郁人群识别 | 第44-51页 |
| 4.1 基于脑电数据的轻度抑郁人群识别 | 第44-47页 |
| 4.1.1 数据预处理 | 第44页 |
| 4.1.2 脑电数据分类 | 第44-45页 |
| 4.1.3 区分训练集和测试集的脑电数据分类 | 第45-47页 |
| 4.2 基于眼动特征与脑电数据结合的轻度抑郁人群识别 | 第47-51页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第47-48页 |
| 4.2.2 区分训练集和测试集的眼动脑电结合数据分类 | 第48-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 工作总结 | 第51-52页 |
| 5.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 在学期间的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |