精神健康問題正成為全球公共衛生的重大挑戰，傳統診斷依賴主觀量表評估，存在誤診率高、時效性差等痛點。腦電圖(EEG)作為非侵入式腦功能監測手段，雖能反映神經活動特征，但其高維度、非線性的特性使傳統分析方法難以捕捉有效模式。法國巴黎東克雷泰伊大學等機構的研究團隊在《Scientific Reports》發表研究，通過融合深度學習和信號處理技術，構建了突破性的精神障礙智能診斷系統。

研究采用多通道卷積Transformer(MCT)架構，結合連續小波變換(CWT)時頻分析和創新性預處理流程。團隊從EEG Psychiatric Dataset等三個公開數據集中獲取1029例受試者的EEG記錄，通過共同空間模式(CSP)濾波(平均衰減12.32 dB)、信號空間投影(SSP)濾波(11.74 dB)和小波去噪(WD)構建預處理管道。核心模型整合CNN的局部特征提取優勢與Transformer的長程依賴建模能力，采用基于熵的損失函數優化分類性能。

EEG信號預處理
預處理流程使信號平均衰減17.4 dB，CSP濾波在Fz通道實現最高17.53 dB衰減。Welch法優化的Morlet小波將1D信號轉為2D時頻譜，GRAD-CAM可視化顯示模型能有效聚焦高頻特征。通道間相關性分析表明，Fz與F3通道處理后Pearson系數從0.38升至0.83。

精神障礙分類
模型在抑郁檢測(MODMA數據集)達89.84%準確率，較CNN+GRU提升0.21%；對PTSD分類(EEG心理評估數據集)準確率87.4%，優于ResNet50和ViT。最具突破性的是在EEG Psychiatric數據集實現92.28%準確率，較LSTM基線提升4.69%，F1-score達90.62%。消融實驗顯示卷積層貢獻最大，移除后準確率驟降至79.62%。

討論與結論
研究證實MCT模型通過5個關鍵通道即可實現高性能分類，顯著降低臨床實施復雜度。雖然存在設備差異性和小波參數優化等限制，但模型在三個異構數據集的表現證明其強泛化能力。創新性的Hadamard乘積融合模塊和熵損失函數，有效解決了EEG信號的非平穩性問題。該技術有望推動精神障礙診斷從主觀量表向客觀生物標志物檢測轉變，為個性化治療提供決策支持。未來計劃整合心電(ECG)等多模態數據，進一步驗證其在真實臨床場景的應用價值。