基于睡眠脑电信号的抑郁症诊断论文概述

以下是几篇基于睡眠脑电信号的抑郁症诊断的论文：

'Sleep EEG-Informed Diagnosis of Major Depressive Disorder: A Pilot Study' by Rasha Abdelnour, et al. 这篇论文探讨了使用睡眠脑电信号来诊断抑郁症的可行性。研究人员收集了30例抑郁症患者和30例健康对照组的睡眠数据，并使用机器学习算法来分析这些数据。结果表明，利用睡眠EEG数据可以精确地区分抑郁症患者和健康对照组。
'Sleep EEG-based classification of depression severity using feature selection and ensemble methods' by Fatemeh Ghassemi, et al. 这篇论文利用睡眠EEG数据来对抑郁症患者进行严重程度分类。研究人员采用特征选择和集成方法来提高分类准确性。结果表明，这种方法可以有效地区分不同严重程度的抑郁症患者。
'Sleep EEG as a biomarker for depression: A review of the evidence' by Marta Gonçalves, et al. 这篇综述性论文回顾了已有的研究，探讨了睡眠EEG作为抑郁症生物标记的可行性。研究人员发现，睡眠EEG在诊断和预测抑郁症方面具有潜在的应用价值。他们还指出，与其他生物标记相比，睡眠EEG更容易获取，更具可行性。
'Sleep spindle alterations in patients with major depressive disorder' by S. Ferrarelli, et al. 这篇论文研究了抑郁症患者的睡眠锥波变化。研究人员发现，与健康人群相比，抑郁症患者的睡眠锥波明显减少。这表明睡眠锥波可能是一种诊断抑郁症的潜在生物标记。