业务和功能介绍
针对抑郁症诊断存在困难度高、主观性强的问题，开发了此EEG信号识别辅助诊断系统。旨在利用客观生理数据（脑电信号）辅助医生进行更准确的诊断，弥补传统方法依赖主观评估的不足。
系统核心功能包括EEG信号的存储与管理（SQLite）、数据预处理（ICA、滤波、通道选择）、基于RNN模型的抑郁状态识别（TensorFlow），以及通过PySide6 GUI结合Web技术（Bootstrap, Chart.js）实现的数据可视化展示。用户可通过相关EEG设备获取在特定条件下的EEG数据文件，系统可读取文件中的有效信息并分析其中的EEG信号进行预测。
系统核心功能包括EEG信号的存储与管理（SQLite）、数据预处理（ICA、滤波、通道选择）、基于RNN模型的抑郁状态识别（TensorFlow），以及通过PySide6 GUI结合Web技术（Bootstrap, Chart.js）实现的数据可视化展示。用户可通过相关EEG设备获取在特定条件下的EEG数据文件，系统可读取文件中的有效信息并分析其中的EEG信号进行预测。
项目实现
采用Python + PySide6 + TensorFlow + SQLite架构。主导模型调优与API设计（FastAPI + uvicorn）。关键技术点：使用qasync整合Qt GUI事件循环与FastAPI的asyncio事件循环，实现高性能异步数据交互，避免阻塞与线程同步问题。
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