GCTNet: EEG信号に基づく重度抑うつ障害検出のためのグラフ畳み込みトランスフォーマーネットワーク

GCTNet:EEG信号に基づいて重度抑うつ症を検出するグラフ畳み込みTransformerネットワーク 研究背景 重度抑うつ症(Major Depressive Disorder, MDD)は、一般的な精神障害であり、顕著かつ持続的な低気分を特徴とし、全世界で約3億5千万人に影響を与えています。MDDは自殺の主な原因の一つであり、毎年約80万人がこれにより命を落としています。現在のMDDの診断は主に患者の自己報告と臨床医の専門的判断に依存しています。しかし、診断過程の主観性は、異なる医師間での一致性の低さを引き起こし、正確でない診断をもたらす可能性があります。研究によれば、MDDと診断された一般医師の正確率はわずか47.3%に過ぎません。したがって、客観的かつ信頼できる生理指標を探索し、効...