Enhanced hybrid deep neural network for EEG-based schizophrenia diagnosis using functional and temporal features
8.5
来源：
Nature
关键字：
spiking neural networks
发布时间：
2025-11-28 19:40
摘要：
该研究提出了一种创新的混合深度神经网络框架，利用EEG信号进行精神分裂症的高效诊断。通过提取功能和时间特征，研究展示了该方法在准确率上超过99%的优越性，显著提高了精神分裂症的诊断效率。研究强调了联合考虑时间和功能特征的重要性，为未来智能诊断系统的设计奠定了基础。
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关键证据
研究提出了一种新的混合深度神经网络方法，利用EEG信号进行精神分裂症的诊断，准确率超过99%。
该方法通过提取功能和时间特征来提高EEG信号的诊断性能。
研究强调了联合考虑时间和功能EEG特征在精神分裂症自动诊断中的重要性。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究提出了一种创新的混合深度神经网络框架，利用EEG信号进行精神分裂症的高效诊断。通过提取功能和时间特征，研究展示了该方法在准确率上超过99%的优越性，显著提高了精神分裂症的诊断效率。研究强调了联合考虑时间和功能特征的重要性，为未来智能诊断系统的设计奠定了基础。