-
@ChatGPT 请你补充下述的报告里的2.2样本制作方法，还有3研究方法中的各个小点
基于机器学习的抑郁症特征提取与实现摘要：
本课程设计主要利用机器学习进行抑郁症脑电识别诊断系统，利用信号处理方法进行脑电特征提取。时域采用基于统计特征的近似熵及非线性特征的模糊熵、频域采用基于脑电波段划分的功率谱密度进行特征提取，用以更加精准地提取抑郁症患者的脑电信号特征。最后利用机器学习方法，实现了对抑郁症的快速客观诊断。实验采用Python语言实现，实验结果表明近似熵特征取得了最佳分类结果。关键词：
数据挖掘；机器学习；抑郁症；脑电信号1 研究背景
脑电信号是大脑皮层神经元电活动引发的节律性电位变化[1]。在颅外头皮或者颅内放置电极可以记录大脑的局部电信号，这些电信号就是脑电图(Electroencephalogram，EEG)。脑电图能够检查大脑的功能变化，从更深层次辅助医生诊断脑部病因并提出诊疗方法。机器学习能够从数据中挖掘信息，这已被广泛应用于医疗领域，并在脑病诊疗方面取得了进展。
抑郁症是一种心境障碍综合征[2]，发病原因多样。由于抑郁症的隐蔽性和人们对抑郁症不够重视，在我国只有很少的抑郁症患者得到了有效治疗，死亡人数仅次于癌症。目前抑郁症的诊断仍然依赖于医生的观察、问诊以及问卷量表评分，诊断过程存在主观性和不确定性，易导致误诊、漏诊、前后诊断不一致，延误患者最佳治疗时期。将机器学习应用到抑郁症诊断中，一方面可以筛查出大量潜在患者并对其进行及时有效治疗，另一方面可以更客观准确地识别抑郁症，提高医生的工作效率，减轻工作压力。实现基于EEG信号的抑郁症患者识别将为抑郁症诊断提供一种新的辅助工具，具有极大的研究价值。
2 实验数据与样本数据集
2.1 实验介绍
实验数据来自亚利桑那大学的招募脑电测试数据[3]，共包括66个脑电通道数据(包括左右眼电，部分数据包括心电)，可从网站直接下载获得。共计121人参加测试，根据贝克抑郁问卷(BDI)分数对测试者进行分类。健康对照组75人，BDI分数稳定低值(<7)；抑郁症组46人，BDI分数稳定高值(≥13)。
脑电数据预处理后，剔除坏通道以及无用通道，余下62个通道；去除严重失真数据，余下115条有效数据（抑郁症组43个，健康组72个）；采用降采样方法减小数据量，将采样率从500 Hz降低到100 Hz，这样每个通道的数据长度由210000点变为42000点，则每条脑电记录规格为62×42000，62个脑电通道位置如图1所示。图1 脑电通道示意图
2.2 样本制作方法3 研究方法
3.1 数据特征提取
3.1.1 近似熵
概念介绍；
计算方法；
算法流程图；
3.1.2 模糊熵
概念介绍；
计算方法；
算法流程图；
3.1.3 功率谱密度
概念介绍；
计算方法；
算法流程图；
3.2 机器学习模型
机器学习方法介绍；
训练策略介绍（训练集、测试集是如何划分的）；
3.3 性能评估方法
基本概念介绍；计算公式；等等
本实验中采用的指标包括：准确率、精确率、召回率、F1score、AUC以及ROC曲线。XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
。
4 抑郁症的特征识别
4.1 不同特征分类
本实验使用7种机器学习模型进行训练[6-10]，包括：决策树(DT，decisiontree)、随机森林(RF，randomforest)、极端随机树(ET，extremelyrandomizedtrees)、XGBoost(extremegradientboosting)、K最近邻算法 (KNN，k-nearestneighbor)、支持向量机(SVM，supportvectormachines)、逻辑回归(LR，logistic)，这7种模型简单、常用，便于学生构建实现。
本实验对全部7种机器学习模型采用5折交叉验证法进行训练，5次迭代后将分类结果取平均值作为该模型的最终分类结果。其中，随机森林和极端随机树模型的输出结果随机性较大，对这两种模型进行5次5折交叉验证后，再取平均值，可以减小数据集划分的偶然性对分类结果造成的影响。对提取到的4种不同特征组成的特征集进行模型训练后，可以得到不同数据特征对抑郁症脑电信号分类的影响，如表1和图2所示。
表1不同特征下抑郁症脑电信号分类准确率%
统计特征 近似熵 模糊熵 功率谱密度
RF 62.26 66.09 57.91 63.13
ET 61.04 65.91 57.74 61.57
KNN 51.30 55.65 45.22 59.13
XGB 60.00 63.48 61.74 61.74
DT 56.70 62.43 55.83 51.30
SVM 62.61 62.61 59.13 62.61
LR 45.22 62.61 60.87 52.17图2基于多种模型的不同特征分类准确率折线图
从表1可发现，随机森林、极端随机树和XGBoost模型在多个特征上的分类准确率都相对较高。从图2准确率折线图可以明显看出，近似熵特征对多个模型的分类准确率要优于其他特征，而基于模糊熵特征的分类效果较差。近似熵特征与随机森林模型组合的分类结果最佳，准确率达到66.09%。
使用近似熵特征训练得到不同模型的评价指标如表2所示。其中，随机森林模型的整体指标都较优。
表2近似熵特征分类下脑电数据模型评价指标
准确率 精确率 召回率 F1_score AUC
RF 0.6609 0.6838 0.2661 0.3628 0.6743
ET 0.6591 0.5051 0.2089 0.2529 0.6649
KNN 0.5565 0.4297 0.3806 0.3641 0.5327
XGB 0.6348 0.5765 0.3306 0.3999 0.5941
DT 0.6243 0.4729 0.4778 0.4490 0.5867
SVM 0.6261 0.0000 0.0000 0.0000 0.5290
LR 0.6261 0.5033 0.2556 0.3338 0.5829
将近似熵特征基于随机森林模型训练下得到的ROC曲线，如图3所示。可以看出，分类结果随机性较大，说明还需要进一步增大样本数量以提升模型的分类性能。图3 近似熵特征基于随机森林模型的分类ROC曲线
4.2 不同频段分类
将基于统计特征和功率谱密度提取到的EGG信号，按不同波段进行划分后进行模型训练，得到分类结果如表3和表4所示。
表3基于四种波段脑电信号统计特征分类准确率（%）
delta theta alpha beta
RF 61.57 61.39 61.57 60.87
ET 61.57 61.74 60.87 61.22
KNN 53.04 56.52 53.91 60.87
XGB 57.39 54.78 54.78 64.35
DT 55.65 56.00 44.00 55.83
SVM 62.61 62.61 62.61 62.61
LR 45.22 53.04 50.43 53.04表4基于四种波段脑电信号功率谱密度特征分类准确率（%）
delta theta alpha beta
RF 61.57 61.04 61.04 62.96
ET 58.43 62.43 62.78 61.57
KNN 54.78 60.87 53.91 59.13
XGB 60.87 55.65 53.91 60.00
DT 53.74 56.87 55.13 52.70
SVM 62.61 62.61 62.61 60.87
LR 44.35 57.39 56.52 57.39将四个波段的脑电信号在不同模型和不同特征下的分类结果进行比较发现，beta波段要略优于其他波段，验证了beta波段上抑郁症患者的脑电功率要明显高于正常人。XGBoost与beta波段的统计特征组合分类准确率最高，达到64.35%；RF与beta波段的功率谱密度特征分类准确率最高，达到62.96%。
5 总结
本文围绕抑郁症脑电信号分类识别方法进行研究，通过对脑电数据进行预处理去除眼电信号，对62个通道的每个单一通道分别进行特征识别，从而选择更准确的模型和特征提取，进一步优化脑电信号的识别准确率。通过使用不同机器学习模型的训练，比较不同特征分类效果，从中得出近似熵特征最佳；从波段的角度比较，beta波段要略优于其他波段；综合比较不同特征的抑郁症脑电分类效果，找到最佳分类策略为随机森林模型与近似熵特征的组合策略。参考文献
[1]袁琦. 癫痫脑电的分类识别及自动检测方法研究[D]. 济南：山东大学，2014.
[2]唐启盛. 抑郁症：中西医基础与临床[M]. 北京：中国中医药出版社，2006.
[3]CAVANAGH J F, BISMARK A W, FRANK M J, et al. Multiple dissociations between comorbid depression and anxiety on reward and punishment processing: Evidence from computationally informed EEG[J]. Computational Psychiatry, 2019(3): 1–17.
[4]朱丹华. 基于稳态视觉诱发电位相位的脑机接口研究[D]. 杭州：浙江大学，2011.
[5]王森. 基于模糊理论和信息熵的协同过滤算法研究[D]. 西安：西北大学，2020.
[6]BOONCHUAY K, SINAPIROMSARAN K, LURSINSAP C. Decision tree induction based on minority entropy for the classim balance problem[J]. Pattern Analysis & Applications, 2017,20(3): 769–782.
[7]吕红燕，冯倩. 随机森林算法研究综述[J]. 河北省科学院学报，2019, 36(3): 37–41.
[8]GEURTS P, ERNST D, WEHENKEL L. Extremely randomized trees[J]. Machine Learning, 2006, 63(1): 3–42.
[9][9] CHEN T, GUESTRIN C. XGBoost: A scalable tree boosting system[C]. The 22nd ACM SIGKDD International Conference,2016: 785–794.
[10]COVER T, HART P. Nearest neighbor pattern classification[J].IEEE Transactions on Infor-mation Theory, 1967, 13(1): 21–27.
[11]POLLOCK V E, SCHNEIDER L S. Quantitative, waking EEG research on depression[J]. Biol Psychiatry, 1990, 27(7): 757–780.
[12]KNOTT V, MAHONEY C, KENNEDY S, et al. EEG power, frequency, asymmetry and coherence in male depression[J].Psychiatry Research, 2001, 106(2): 123–140.
[13]FACHNER J, GOLD C, ERKKILÄ J. Music therapy modulates fronto-temporal activity in rest-EEG in depressed clients[J].Brain Topography, 2013, 26(2): 338–354. -
9696967说:
请你补充下述的报告里的2.2样本制作方法，还有3研究方法中的各个小点
基于机器学习的抑郁症特征提取与实现摘要：
本课程设计主要利用机器学习进行抑郁症脑电识别诊断系统，利用信号处理方法进行脑电特征提取。时域采用基于统计特征的近似熵及非线性特征的模糊熵、频域采用基于脑电波段划分的功率谱密度进行特征提取，用以更加精准地提取抑郁症患者的脑电信号特征。最后利用机器学习方法，实现了对抑郁症的快速客观诊断。实验采用Python语言实现，实验结果表明近似熵特征取得了最佳分类结果。关键词：
数据挖掘；机器学习；抑郁症；脑电信号1 研究背景
脑电信号是大脑皮层神经元电活动引发的节律性电位变化[1]。在颅外头皮或者颅内放置电极可以记录大脑的局部电信号，这些电信号就是脑电图(Electroencephalogram，EEG)。脑电图能够检查大脑的功能变化，从更深层次辅助医生诊断脑部病因并提出诊疗方法。机器学习能够从数据中挖掘信息，这已被广泛应用于医疗领域，并在脑病诊疗方面取得了进展。
抑郁症是一种心境障碍综合征[2]，发病原因多样。由于抑郁症的隐蔽性和人们对抑郁症不够重视，在我国只有很少的抑郁症患者得到了有效治疗，死亡人数仅次于癌症。目前抑郁症的诊断仍然依赖于医生的观察、问诊以及问卷量表评分，诊断过程存在主观性和不确定性，易导致误诊、漏诊、前后诊断不一致，延误患者最佳治疗时期。将机器学习应用到抑郁症诊断中，一方面可以筛查出大量潜在患者并对其进行及时有效治疗，另一方面可以更客观准确地识别抑郁症，提高医生的工作效率，减轻工作压力。实现基于EEG信号的抑郁症患者识别将为抑郁症诊断提供一种新的辅助工具，具有极大的研究价值。
2 实验数据与样本数据集
2.1 实验介绍
实验数据来自亚利桑那大学的招募脑电测试数据[3]，共包括66个脑电通道数据(包括左右眼电，部分数据包括心电)，可从网站直接下载获得。共计121人参加测试，根据贝克抑郁问卷(BDI)分数对测试者进行分类。健康对照组75人，BDI分数稳定低值(脑电数据预处理后，剔除坏通道以及无用通道，余下62个通道；去除严重失真数据，余下115条有效数据（抑郁症组43个，健康组72个）；采用降采样方法减小数据量，将采样率从500 Hz降低到100 Hz，这样每个通道的数据长度由210000点变为42000点，则每条脑电记录规格为62×42000，62个脑电通道位置如图1所示。图1 脑电通道示意图
2.2 样本制作方法3 研究方法
3.1 数据特征提取
3.1.1 近似熵
概念介绍；
计算方法；
算法流程图；
3.1.2 模糊熵
概念介绍；
计算方法；
算法流程图；
3.1.3 功率谱密度
概念介绍；
计算方法；
算法流程图；
3.2 机器学习模型
机器学习方法介绍；
训练策略介绍（训练集、测试集是如何划分的）；
3.3 性能评估方法
基本概念介绍；计算公式；等等
本实验中采用的指标包括：准确率、精确率、召回率、F1score、AUC以及ROC曲线。XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
。
4 抑郁症的特征识别
4.1 不同特征分类
本实验使用7种机器学习模型进行训练[6-10]，包括：决策树(DT，decisiontree)、随机森林(RF，randomforest)、极端随机树(ET，extremelyrandomizedtrees)、XGBoost(extremegradientboosting)、K最近邻算法 (KNN，k-nearestneighbor)、支持向量机(SVM，supportvectormachines)、逻辑回归(LR，logistic)，这7种模型简单、常用，便于学生构建实现。
本实验对全部7种机器学习模型采用5折交叉验证法进行训练，5次迭代后将分类结果取平均值作为该模型的最终分类结果。其中，随机森林和极端随机树模型的输出结果随机性较大，对这两种模型进行5次5折交叉验证后，再取平均值，可以减小数据集划分的偶然性对分类结果造成的影响。对提取到的4种不同特征组成的特征集进行模型训练后，可以得到不同数据特征对抑郁症脑电信号分类的影响，如表1和图2所示。
表1不同特征下抑郁症脑电信号分类准确率%
统计特征 近似熵 模糊熵 功率谱密度
RF 62.26 66.09 57.91 63.13
ET 61.04 65.91 57.74 61.57
KNN 51.30 55.65 45.22 59.13
XGB 60.00 63.48 61.74 61.74
DT 56.70 62.43 55.83 51.30
SVM 62.61 62.61 59.13 62.61
LR 45.22 62.61 60.87 52.17图2基于多种模型的不同特征分类准确率折线图
从表1可发现，随机森林、极端随机树和XGBoost模型在多个特征上的分类准确率都相对较高。从图2准确率折线图可以明显看出，近似熵特征对多个模型的分类准确率要优于其他特征，而基于模糊熵特征的分类效果较差。近似熵特征与随机森林模型组合的分类结果最佳，准确率达到66.09%。
使用近似熵特征训练得到不同模型的评价指标如表2所示。其中，随机森林模型的整体指标都较优。
表2近似熵特征分类下脑电数据模型评价指标
准确率 精确率 召回率 F1_score AUC
RF 0.6609 0.6838 0.2661 0.3628 0.6743
ET 0.6591 0.5051 0.2089 0.2529 0.6649
KNN 0.5565 0.4297 0.3806 0.3641 0.5327
XGB 0.6348 0.5765 0.3306 0.3999 0.5941
DT 0.6243 0.4729 0.4778 0.4490 0.5867
SVM 0.6261 0.0000 0.0000 0.0000 0.5290
LR 0.6261 0.5033 0.2556 0.3338 0.5829
将近似熵特征基于随机森林模型训练下得到的ROC曲线，如图3所示。可以看出，分类结果随机性较大，说明还需要进一步增大样本数量以提升模型的分类性能。图3 近似熵特征基于随机森林模型的分类ROC曲线
4.2 不同频段分类
将基于统计特征和功率谱密度提取到的EGG信号，按不同波段进行划分后进行模型训练，得到分类结果如表3和表4所示。
表3基于四种波段脑电信号统计特征分类准确率（%）
delta theta alpha beta
RF 61.57 61.39 61.57 60.87
ET 61.57 61.74 60.87 61.22
KNN 53.04 56.52 53.91 60.87
XGB 57.39 54.78 54.78 64.35
DT 55.65 56.00 44.00 55.83
SVM 62.61 62.61 62.61 62.61
LR 45.22 53.04 50.43 53.04表4基于四种波段脑电信号功率谱密度特征分类准确率（%）
delta theta alpha beta
RF 61.57 61.04 61.04 62.96
ET 58.43 62.43 62.78 61.57
KNN 54.78 60.87 53.91 59.13
XGB 60.87 55.65 53.91 60.00
DT 53.74 56.87 55.13 52.70
SVM 62.61 62.61 62.61 60.87
LR 44.35 57.39 56.52 57.39将四个波段的脑电信号在不同模型和不同特征下的分类结果进行比较发现，beta波段要略优于其他波段，验证了beta波段上抑郁症患者的脑电功率要明显高于正常人。XGBoost与beta波段的统计特征组合分类准确率最高，达到64.35%；RF与beta波段的功率谱密度特征分类准确率最高，达到62.96%。
5 总结
本文围绕抑郁症脑电信号分类识别方法进行研究，通过对脑电数据进行预处理去除眼电信号，对62个通道的每个单一通道分别进行特征识别，从而选择更准确的模型和特征提取，进一步优化脑电信号的识别准确率。通过使用不同机器学习模型的训练，比较不同特征分类效果，从中得出近似熵特征最佳；从波段的角度比较，beta波段要略优于其他波段；综合比较不同特征的抑郁症脑电分类效果，找到最佳分类策略为随机森林模型与近似熵特征的组合策略。参考文献
[1]袁琦. 癫痫脑电的分类识别及自动检测方法研究[D]. 济南：山东大学，2014.
[2]唐启盛. 抑郁症：中西医基础与临床[M]. 北京：中国中医药出版社，2006.
[3]CAVANAGH J F, BISMARK A W, FRANK M J, et al. Multiple dissociations between comorbid depression and anxiety on reward and punishment processing: Evidence from computationally informed EEG[J]. Computational Psychiatry, 2019(3): 1–17.
[4]朱丹华. 基于稳态视觉诱发电位相位的脑机接口研究[D]. 杭州：浙江大学，2011.
[5]王森. 基于模糊理论和信息熵的协同过滤算法研究[D]. 西安：西北大学，2020.
[6]BOONCHUAY K, SINAPIROMSARAN K, LURSINSAP C. Decision tree induction based on minority entropy for the classim balance problem[J]. Pattern Analysis & Applications, 2017,20(3): 769–782.
[7]吕红燕，冯倩. 随机森林算法研究综述[J]. 河北省科学院学报，2019, 36(3): 37–41.
[8]GEURTS P, ERNST D, WEHENKEL L. Extremely randomized trees[J]. Machine Learning, 2006, 63(1): 3–42.
[9][9] CHEN T, GUESTRIN C. XGBoost: A scalable tree boosting system[C]. The 22nd ACM SIGKDD International Conference,2016: 785–794.
[10]COVER T, HART P. Nearest neighbor pattern classification[J].IEEE Transactions on Infor-mation Theory, 1967, 13(1): 21–27.
[11]POLLOCK V E, SCHNEIDER L S. Quantitative, waking EEG research on depression[J]. Biol Psychiatry, 1990, 27(7): 757–780.
[12]KNOTT V, MAHONEY C, KENNEDY S, et al. EEG power, frequency, asymmetry and coherence in male depression[J].Psychiatry Research, 2001, 106(2): 123–140.
[13]FACHNER J, GOLD C, ERKKILÄ J. Music therapy modulates fronto-temporal activity in rest-EEG in depressed clients[J].Brain Topography, 2013, 26(2): 338–354.哎呀, ChatGPT 出问题了, 站长快来修复一下~ @malaohu
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malaohu说:
python 自动获取hotmail邮件
你可以使用Python的imaplib模块来获取Hotmail邮件：
import imaplib # Connect to the server imap = imaplib.IMAP4_SSL("imap-mail.outlook.com") # Login to our account imap.login('your_email@hotmail.com', 'your_password') # Select the inbox imap.select("Inbox") # Search for all unseen messages result, data = imap.search(None, '(UNSEEN)') # Get the list of unseen messages uids = data[0].split() # Fetch the email body (RFC822) for each message for uid in uids: result, data = imap.fetch(uid, "(RFC822)") raw_email = data[0][1]该代码将在你的Hotmail帐户中搜索所有未读邮件，并为每封邮件获取其RFC822格式的原始邮件正文。 下一步将是使用Python的email模块来解析这些邮件，以便您可以访问每封邮件中的不同部分，如主题，发件人，收件人，正文，附件等。
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malaohu说:
python imaplib 删除邮件
使用IMAP4对象的store()方法来删除邮件，如下所示：
import imaplib # 连接到服务器 imap = imaplib.IMAP4('mail.example.com') imap.login('username', 'password') # 选择邮箱 imap.select('INBOX') # 搜索要删除的邮件 status, data = imap.search(None, 'ALL') # 遍历邮件ID for mail_id in data[0].split(): # 删除邮件 imap.store(mail_id, '+FLAGS', '\\Deleted') # 确认删除 imap.expunge() # 关闭邮箱 imap.close() # 断开连接 imap.logout()
