基于生成扩散模型的隐私保护型肌电图信号合成方法，用于人体工程学研究

《Biomedical Signal Processing and Control》：Privacy-Aware EMG signal synthesis for ergonomic studies using a generative diffusion model

EEG信号与访谈音频的多模态同步融合模型，通过灵活时间序列匹配减少128通道至4通道，同步多头交叉注意力机制捕获谱系-空间-时序特征与语言-超语特征关联，在MODMA和DAIC-WOZ数据集上分别达到91.22%和94.17%精度，较SOTA提升4.7%准确率与10%召回率。

　　抑郁症是一种影响个人和社会的常见心理健康问题，其特征包括功能障碍、生活质量下降以及自杀风险增加。在临床实践中，传统的抑郁症诊断方法依赖于客观的生物医学评估和主观的行为评估。其中，脑电图（EEG）作为生物医学工具之一，因其能够直接测量大脑活动而被广泛使用，这对抑郁症的识别具有重要意义。然而，这些方法往往依赖于人工特征提取，且难以在不同人群中进行推广。因此，结合神经和行为指标来提高抑郁症检测的准确性成为一种研究趋势。同时，整合异构模态，如EEG和访谈音频，仍然存在挑战。

为了应对这些挑战，本文提出了一种基于Transformer的多模态框架，该框架联合建模EEG的频谱、空间和时间特征，以及访谈音频中的语言和副语言线索。通过采用同步的多头交叉注意力和自注意力机制，模型能够有效地捕捉模态内的相关性以及模态间的关联性。此外，还引入了一种灵活的时间序列匹配策略，以减少EEG通道需求，从而提高设备的便携性。在MODMA和DAIC-WOZ数据集上的实验表明，该方法在准确性和精确度方面优于当前最先进的模型，分别提高了4.7%和10%。这些结果表明，所提出的框架在临床和实际应用中具有准确、可扩展和成本效益高的潜力。

在抑郁症检测的研究中，多模态方法的出现使得整合不同类型的信号成为可能。这些方法结合了EEG和行为数据，从而在复杂的情感识别任务中取得更好的效果。然而，现有的多模态方法在处理模态同步问题时仍然存在挑战。例如，图神经网络（GNN）方法在处理时间对齐问题时表现不佳，而基于Transformer的融合模型则在整合EEG的频谱、空间和时间特征以及语言和副语言信号方面存在局限。此外，EEG采集的复杂性和高成本也限制了其在实际应用中的普及。

本文提出的方法在解决这些问题方面取得了突破。通过引入同步的多头交叉注意力和自注意力机制，该模型能够有效地整合异构模态，同时通过灵活的时间序列匹配（FTSM）技术实现EEG通道的优化选择。这一技术将EEG通道从128减少到4，仅导致准确率轻微下降（从91%到84%），从而显著降低了设备成本并提高了便携性。这种双重创新不仅解决了多模态融合的挑战，还克服了实际应用中的设备限制。

在方法论部分，本文详细描述了所提出的多模态Transformer模型的五个主要阶段：信号准备、信号转换与投影、多头交叉注意力、自注意力块和分类。信号准备阶段涉及EEG通道的选择和访谈音频数据的预处理，通过FTSM算法计算不同通道的相似性，并根据重复的相似性对通道进行优先级排序。信号转换与投影阶段将EEG信号和音频信号转换为适合后续处理的二维表示，EEG信号被转换为图像，音频信号则被转换为文本和二维图像表示。多头交叉注意力机制用于融合不同模态，而自注意力块则用于提取模态内部的依赖关系。最终，分类阶段通过将融合后的特征进行分类，以区分正常和抑郁状态。

实验结果显示，所提出的模型在MODMA和DAIC-WOZ数据集上取得了显著的性能提升。在MODMA数据集上，模型的准确率达到了91.22%，在DAIC-WOZ数据集上达到了94.17%，分别比其他最先进的模型提高了4.7%和10%。这些结果表明，该模型在抑郁症检测任务中具有优越的性能。此外，通过消融研究，验证了不同模块对模型性能的影响。实验结果表明，多头交叉注意力块和自注意力块对模型的准确性至关重要，而模态同步模块的影响相对较小。

在实际应用中，由于EEG采集的复杂性和高成本，其便携性一直是一个关键问题。本文提出的FTSM技术能够有效减少EEG通道数量，同时保持较高的准确率，从而降低了设备的使用成本并提高了便携性。这一技术对于在临床和远程医疗场景中应用具有重要意义。此外，通过调整模型的超参数，可以进一步优化其性能。实验结果显示，学习率、批量大小和最大训练轮数对模型的性能有显著影响。例如，学习率设为0.0001时，模型能够获得最高的识别准确率；批量大小设为8时，模型的准确率最低，但随着批量大小的增加，模型的性能逐渐提升；训练轮数设为38时，模型的性能达到最佳。

在EEG通道注意力分析中，通过可视化所学得的通道权重，可以进一步理解哪些通道对抑郁症识别具有重要意义。结果显示，某些通道的权重较大，而其他通道的权重较小。这表明，只有少数EEG通道与抑郁症识别密切相关，而其他通道可能对识别贡献较小。此外，由于个体差异，健康和抑郁症个体之间的视觉区别并不明显，但抑郁症个体的注意力分布更为分散。

未来的研究方向包括：（i）在更大和更多样化的数据集上进行评估，以提高模型在不同人群中的泛化能力；（ii）开发噪声鲁棒和领域自适应的方法，以处理实际应用中的采集误差；（iii）结合隐私保护和公平性意识的学习框架，如联邦学习，以应对伦理问题；（iv）设计自适应的多模态融合策略，以确保在某些模态缺失时仍能保持模型的有效性；（v）利用轻量级的可穿戴EEG系统进行实时部署，以应用于临床和远程医疗场景；（vi）进行个性化和纵向建模，以跟踪抑郁症症状随时间的变化。这些研究方向有助于进一步提高抑郁症检测模型的性能和实用性，使其更适用于实际应用。