基于可穿戴物联网与深度学习融合的动态卷积时序循环网络(DCEM-TCRCN)在抑郁症精准诊断中的创新研究

本研究针对抑郁症精准诊断难题，提出基于可穿戴物联网传感器的DCEM-TCRCN模型。通过融合动态卷积(MBConv)与时序循环卷积网络，实现了98.88%的准确率和97.99%的Cohen-Kappa评分，为心理健康监测提供了高可靠性解决方案。

　　

抑郁症作为影响社会健康的重要心理障碍，亟需开发高效诊断模型。研究团队提出基于时序循环残差卷积网络(Temporal Circular Residual Convolutional Network, TCRCN)的动态卷积编码模型(Dynamic Convolutional Encoder Model, DCEM)，通过可穿戴物联网(IoT)传感器采集生理数据实现抑郁状态检测。

DCEM模块整合移动逆瓶颈卷积(Mobile Inverted Bottleneck Convolution, MBConv)与动态卷积(Dynamic Convolution, DConv)，增强特征提取能力并动态响应输入变化。TCRCN采用环形扩张卷积处理长程时序关系并消除边界效应，结合时序注意力机制捕捉关键模式。权重归一化、GELU激活函数与Dropout技术确保模型稳定性、正则化与收敛性。

系统应用心率变异性(HRV)和皮肤电活动(EDA)等生理指标，通过独热编码与数据标准化进行预处理。双全连接层对池化后的特征表示进行分类，最终实现抑郁状态的精准预测。在抑郁症数据集上的实验表明：模型准确率达98.88%，精确率97.76%，召回率98.21%，Cohen-Kappa系数97.99%，证实其在实时心理健康监测中具备卓越效能与可靠性。