严重抑郁症(MDD)的治疗管理一直具有挑战性。 但是,基于脑电图(EEG)预测抗抑郁药治疗结果可能有助于抗抑郁药的选择,并最终改善MDD患者的生活质量。 在这项研究中,提出了一种涉及预处理.EEG数据的机器学习(ML)方法,以对选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRIs)进行此类预测。 为此目的,实验数据的采集涉及34位MDD。患者和30位健康对照。 因此,基于小波变换(WT)分析,构造了包含脑电数据时频分解的特征矩阵,称为脑电数据矩阵。 但是,所得的EEG数据矩阵具有较高的维数。 因此,根据标准,即接收机工作特性(ROC),基于基于等级的特征选择方法来进行尺寸缩小。 结果,在分类模型(即逻辑回归(LR)分类器)的训练和测试过程中,最重要的特征被识别并被进一步利用。 最后,通过10次交叉验证(10-CV)的100次迭代来验证LR.model。 将分类结果与短时傅立叶变换(STFT)分析和经验模态分解(EMD)进行了比较。 从额叶和颞叶脑电图数据中提取的小波特征具有统计学意义。 与STFT和EMD等其他时频方法相比,WT分析显示出最高的分类准确性,即准确度= 87.5%,灵敏度= 95%和