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《Pattern Recognition Letters》：Comprehending C codes with LLMs: Effective comment generation through retrieval and reasoning

精神分裂症（SZ）的EEG分类研究提出两种互补方法：CAE-XGB和SS-ENB0。前者通过离散波let变换分解EEG信号，利用卷积自编码器提取特征后经XGBoost分类，后者结合连续小波变换的频谱scalogram与EfficientNet-B0模型，在公开数据集上分别达到95.3%和97%的准确率。研究引入Grad-CAM可视化技术解释SS-ENB0的决策机制，并采用SHAP方法解析CAE-XGB的关键电极通道，为临床提供可解释的SZ诊断方案。

　　在当今医学研究领域，精神疾病特别是精神分裂症（Schizophrenia, SZ）的诊断与治疗一直是一个重要课题。精神分裂症是一种复杂的心理障碍，其特征包括思维、情感和行为的紊乱，通常在16至30岁之间首次出现。它可能由细微的思维或情绪变化引发，因此，早期和准确的检测对于及时干预和治疗至关重要。然而，传统方法在精神分裂症分类方面存在诸多局限性，包括难以捕捉短暂的脑电图（EEG）特征、计算复杂度高以及缺乏可解释性。这些不足限制了临床应用的有效性，尤其是在需要快速决策和实时分析的场景中。

为了解决这些问题，本研究提出了一种创新的分类方法，通过两种互补的管道实现。第一种管道结合了卷积自编码器（Convolutional Autoencoder, CAE）与极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting, XGB）分类器，第二种则采用了基于连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）得到的频谱标度图（Spectral Scalograms, SS）与EfficientNet（ENB）架构。这两种方法分别针对EEG数据的不同特性进行分析，旨在提高分类的准确性和可解释性，同时降低计算成本。

卷积自编码器是一种深度学习模型，能够通过编码器提取EEG信号的稀疏表示，从而减少冗余信息。其编码后的特征可以作为输入传递给XGB分类器，用于进一步的分类任务。这种方法的优势在于能够自动学习EEG信号中的关键特征，同时保持较高的分类效率。而基于频谱标度图的方法则利用CWT对EEG信号进行分解，提取出丰富的时频信息。这些信息不仅能够揭示信号在不同时间点的频率组成，还为识别精神分裂症相关的模式提供了基础。通过将这些标度图输入到EfficientNetB0（ENB0）模型中，研究人员可以利用预训练的网络结构，实现高效的特征提取和分类。

这两种方法分别从不同的角度处理EEG数据。CAE-XGB管道侧重于通过自编码器提取信号的潜在特征，并结合XGB分类器进行决策。而SS-ENB0管道则强调通过频谱标度图保留信号的时频信息，并利用ENB0的迁移学习能力进行分类。研究结果表明，CAE-XGB方法在五折交叉验证中达到了95.3%的准确率，而SS-ENB0方法则达到了97%的准确率。这一成果不仅展示了两种方法在精神分裂症分类中的有效性，还为临床应用提供了可靠的技术支持。

在模型的可解释性方面，研究团队引入了两种不同的技术。对于ENB0模型，采用Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）技术来生成热图，以可视化模型在决策过程中关注的时间-频率区域。这一技术有助于临床医生理解模型的判断依据，从而增强他们对AI诊断结果的信任。而对于CAE-XGB管道，研究团队使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法来评估EEG信号中各个通道的重要性，通过排序关键的EEG通道，帮助医生识别哪些特征对分类决策影响最大。这种双重解释机制不仅提升了模型的透明度，还为精神分裂症的临床分析提供了新的视角。

研究数据来源于莫斯科国立大学（Moscow State University, MSU）的公开数据集，该数据集记录了128 Hz频率下的16通道脑电图信号，主要针对10至14岁的青少年。数据采集过程中，受试者处于清醒、放松且闭眼的状态，以确保EEG信号的完整性。该数据集包含两个主要群体：一组是45名被诊断为精神分裂症的男孩，另一组是39名健康的男孩。通过这样的数据集，研究人员能够进行多维度的分析，包括信号的时频特征、空间分布以及与其他生物标志物的关联。

在模型实现方面，研究团队使用了MATLAB 2021a进行预处理，同时借助Python 3.8和Google Colab进行机器学习和深度学习模型的开发与部署。这些工具的选择基于其在信号处理和模型训练方面的优势，能够高效地处理EEG数据并实现模型的快速迭代。此外，研究团队还公开了其源代码，以便其他研究人员能够复现实验结果或进一步优化模型。这一做法不仅促进了学术交流，也增强了研究的透明度和可验证性。

精神分裂症的分类是一个多学科交叉的课题，涉及神经科学、心理学、计算机科学等多个领域。传统方法往往依赖于专家经验或手工提取的特征，这些特征包括统计量、时频特征等，如香农熵、主频、尖峰节律等。然而，这些方法在面对复杂的、非平稳的EEG数据时，往往表现出一定的局限性。相比之下，深度学习方法能够自动学习信号中的潜在特征，提高分类的准确性。但它们也常常被视为“黑箱模型”，因为其决策过程缺乏可解释性。

为了弥补这一不足，本研究引入了两种可解释性技术：Grad-CAM和SHAP。Grad-CAM能够生成热图，显示模型在分类过程中关注的时间-频率区域，从而帮助医生理解模型的判断依据。SHAP则能够评估EEG信号中各个通道的重要性，通过排序关键的EEG通道，揭示哪些特征对分类决策贡献最大。这些技术的应用不仅提升了模型的透明度，还为精神分裂症的临床分析提供了更深入的见解。

在实际应用中，这两种方法具有显著的优势。首先，它们能够有效捕捉精神分裂症相关的时频特征，这些特征在传统方法中往往被忽略。其次，它们能够降低计算复杂度，提高分类效率，从而支持实时分析。这对于临床医生在实际诊疗中快速做出决策具有重要意义。此外，这两种方法还能够减少对大规模标注数据的依赖，这对于精神分裂症研究中的数据稀缺问题提供了有效的解决方案。

在精神分裂症的研究中，早期诊断和及时干预是改善预后的关键。然而，由于疾病的复杂性，许多患者在确诊前可能已经经历了较长时间的症状。因此，开发能够准确识别精神分裂症特征的分类方法，对于提高早期诊断率和改善患者生活质量具有重要意义。本研究提出的两种方法，不仅在分类准确率上表现出色，还通过引入可解释性技术，提升了模型的临床适用性。

此外，精神分裂症的诊断通常基于DSM-5-TR标准，要求至少满足两个症状，如幻觉、妄想、思维混乱等，并且这些症状需要持续一个月以上，同时整体功能障碍至少持续六个月。这一标准虽然有助于疾病的诊断，但在实际应用中，仍存在一定的挑战。因此，结合先进的机器学习方法和可解释性技术，能够为临床医生提供更准确、更透明的诊断依据。

在技术实现方面，本研究还探讨了如何通过信号分解提高EEG数据的分析效率。例如，使用离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）对EEG信号进行分解，可以将其转换为多个子频带，从而减少数据冗余，提高分析效率。这些子频带可以作为输入传递给CAE，实现稀疏表示，从而降低计算成本。同时，通过CWT生成的频谱标度图能够保留丰富的时频信息，为ENB0模型提供更全面的输入。

综上所述，本研究提出的两种互补的分类方法，不仅在分类准确率上表现出色，还通过引入可解释性技术，提升了模型的临床适用性。这些方法的应用，为精神分裂症的早期诊断和治疗提供了新的技术支持，同时也为未来的临床研究和人工智能应用提供了重要的参考价值。