抑郁症是一种普遍存在的精神障碍,它已经严重影响人们的日常生活质量。尽早发现并治疗抑郁症对其治愈至关重要。然而,当前基于量表的抑郁症诊断方法主观性强、准确率低,因此寻求一种客观且高效的抑郁症患者Molecular Biology识别方法至关重要。借助于深度学习强大的表征学习能力,本文以抑郁症患者和健康被试的脑电信号作为研究对象,从基于注意力机制的深度学习算法研究和基于时-空卷积神经网络的深度学习算法研究两个方面开展了抑郁症患者的识别工作。主要的工作内容总结如下:1)提出了基于自注意力机制的深度学习算法进行抑郁症患者的识别。考虑到自注意力机制有捕捉数据之间相关性的能力,该方法首先通过多头自注意力机制来自动学习脑电通道之间潜在的连接关系。然后,将学习到的连接矩阵输入到并行的双分支卷积神经网络模型进行更深层次、更复杂的特征提取。最后,将两个分支提取的特征信息融合并输入到全连接层进行抑郁症患者和健康被试的二分类。该方法采用了跨被试的留一法交叉验证策略,与基于传统的计算脑连接矩阵的深度学习方法相比,其取得了较好的分类性能,平均分类准确率达到了91.06%。2)提出了基于时-空卷积神经网络的深度学习算法进行抑郁症患者的识别。凭借抑郁症患者和健康被试的脑电信号在时间维度和空间维度上的差异性,该方法首先通过设计的端到端的双分支卷积神经网络模型在时间和空间两个维度上自动挖掘脑电信号的时-空特征差异信息,然后连接双分支提取到的时-空特征信息并输入到全连接层进行模型分类。该模型同样使用了跨被试的留一法交叉验证方法,取得了92.81%的MK-1775化学结构平均分类准确率。此外,本文进一步探索了提出的两个深度学习模型在delta、theta、alpha、beta和gamma五个子频带上的抑郁症识别性能。实验结果表明,delCB-839浓度ta、beta和gamma频带具有成为抑郁症检测的生物标志物的潜力。总之,本文提出的深度学习方法为抑郁症患者的识别提供了有效的解决方案,并进一步验证了深度学习在该领域应用的可行性。