一种基于MFE-CCAGNN模型的多模态抑郁识别系统

本发明属于人工智能领域，提供了一种基于MFE‑CCAGNN模型的多模态抑郁识别系统，包括数据采集单元、数据预处理单元、MFE‑CCAGNN模型单元。数据采集单元同步采集受试者在进行同一访谈任务时的视频、音频、文本、fNIRS等多模态数据。数据预处理单元包括视频、音频、文本预、fNIRS预处理单元。MFE‑CCAGNN模型单元包括视频、音频、文本与fNIRS神经信号特征提取模块，多模态特征融合模块和分类模块，实现抑郁识别与分类结果输出。本发明系统支持四级抑郁程度判别，识别精度高、部署轻便、可解释性强等，适用于心理健康筛查与临床辅助评估场景。