用于抑郁症脑电数据增强的卷积注意力扩散模型
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摘 要：为了解决抑郁症检测中由于脑电（Electroencephalogram，EEG）信号数据稀缺导致的分类精度不高的问题，结合去噪扩散概率模型（DenoisingDiffusionProbabilisticModel，DDPM）和卷积注意力机制（ConvolutionalBlockAttentionModule，CBAM），提出了一种用于EEG数据增强的卷积注意力扩散模型（ConvolutionalAttentionDiffusionModel，CADM）。（剩余233字）
