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MSA+抑郁症模型总结
此外，抑郁症对世界各地的个人和社会都有严重的负面影响。目前，抑郁症的诊断主要依靠问卷调查，辅以医学专业评估。但问卷调查的准确性在很大程度上取决于参与者的合作和操作人员的专业知识。 在这些数据形式中，音频和文本都很容易访问，并且包含有关抑郁症状的丰富信息。 此外，由于现如今大多数的情感计算数据集都是基于英文语言开发的，我们计划在之后的整个系列文章中将中文数据集（SIMS, SIMSv2）应用在模型中，以开发适用于国人的情感计算分析模型，并应用在情感疾病（如抑郁症 with Hierarchical Mutual Information Maximization for Multimodal Sentiment Analysis（MMIM） 此外，原创部分为加入了抑郁症数据集以实现抑郁症检测任务 因此，为了简单和高效的目的，我们只使用MFCC和AU姿势特征来检测抑郁症。数据集用区间[0，24]内的PHQ-8评分进行注释，PHQ-8评分越大，抑郁倾向越严重。
37810编辑于 2024-11-15 - 来自专栏思影科技
重度抑郁症患者的脑龄
重度抑郁症(Major depressive disorder, MDD) 与脑萎缩、衰老相关疾病以及死亡事件的风险增加有关。 将学习到的模型系数应用于927名对照组男性和986名抑郁症男性、1199名对照组女性和1689名抑郁症女性，以获得独立的无偏差脑龄预测值。 重要的是，在一个由全球多独立样本组成的大型异质性数据集中，基于常用的灰质测量，是否能证实抑郁症的衰老模式。 为了探索不同机器学习算法和核函数的效果，我们使用支持向量回归 (Support Vector Regression, SVR) 和随机森林回归 (Random Forest Regression, RFR)重复进行了10 (+0.7岁，p=0.0225, d=0.07)，晚发抑郁症患者 (+1.2岁，p=0.01, d=0.12)，中年MDD患者 (+0.9岁，p=0.0005, d=0.11 ) ，早发抑郁症患者 (
68140编辑于 2022-02-28 - 来自专栏脑电信号科研科普
慢性疼痛抑郁症状的神经环路
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 1.Nature neuroscience：中科大研究团队发现慢性疼痛疾病的共患抑郁症状的神经环路 慢性疼痛疾病中的共患抑郁症状（CDS 抑制5-THDRN到SOMCeA通路会在慢性疼痛模型小鼠身上表现出抑郁症状。采用光遗传或药物的方法激活这个通路，可以减轻模型小鼠身上表现出来的抑郁症状。
73800发布于 2021-01-25 - 来自专栏CSDN社区搬运
机器情绪及抑郁症识别算法（六）
情感识别+抑郁症检测：机器更懂你 语言起源理论将语言与非语言行为（视觉和声学模态）的结合视为人类在进化过程中使用的主要交流形式（Müller，1866）。 另外多模态抑郁症检测应运而生，依托于人工智能、机器学习和大数据分析等技术的进步，通过综合分析语音、表情、文本、行为、心理生理数据等多种信息源，能够更全面地捕捉和识别抑郁症的多维度表现。 这种方法不仅提高了抑郁症检测的准确性和客观性，还具有早期发现、持续监测和个性化干预的潜力，为抑郁症的管理和治疗带来了新的希望和可能性。 in the Wild: CMU-MOSEI Dataset and Interpretable Dynamic Fusion Graph”，其中提出的模型是Graph-MFN； 此外，原创部分为加入了抑郁症数据集以实现抑郁症检测任务 因此，为了简单和高效的目的，我们只使用MFCC和AU姿势特征来检测抑郁症。数据集用区间[0，24]内的PHQ-8评分进行注释，PHQ-8评分越大，抑郁倾向越严重。
54011编辑于 2024-12-20 - 来自专栏脑机接口
新型脑刺激疗法治疗重度抑郁症
约翰患有难治性抑郁症(TRD)，他是第一个参与深度脑刺激(DBS)治疗TRD临床试验的人。患者在手术过程中是清醒的，因为电导线被植入他们的大脑。 A)使用结构连接性假设来引导电极位置，对4根DBS导联和10根sEEG电极进行交互式轨迹规划。 约翰说，“我当时处于抑郁症发作期，已经持续了五年。 他在医院里呆了10天，进行了一系列的测试，在接下来的几周和几个月里，研究人员继续对该设备进行编程和调整。约翰说，大约四个月后，他的抑郁症才得到缓解。 这样，我们就能更具体地控制抑郁症状，从而更好地根据每个患者的需求定制DBS。” 在住院的前 10 天里，研究人员能够看到约翰在各种情绪状态下的大脑活动模式。 这就是约翰说他很难向他人描述他的抑郁症的原因之一——每个人的经历都可能是独一无二的。 论文信息 Sameer A.
59130编辑于 2022-08-18 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】MSA+抑郁症模型总结（一）
与此同时，随着现代社会生活节奏的加快和工作压力的增大，抑郁症已成为职场中不可忽视的心理问题。早期发现并干预抑郁症，对于防止健康状况进一步恶化以及自杀倾向的出现至关重要。 研究背景 近年来，多模态情感分析（MSA）与抑郁症检测（DD）成为了利用多模态数据预测人类心理状态的两大核心研究领域，它们正日益吸引着广泛的关注。 模型结构和代码 多模态情感分析和抑郁症检测利用多模态信号（包括文本 I_t 、音频 I_a 和视觉 I_v ）来评估情感状态。 通常而言，多模态情感分析（MSA）和抑郁症检测（DD）可以被视为回归任务或分类任务。在这项研究中，我们将其视为回归任务。 因此，为了简单和高效的目的，我们只使用MFCC和AU姿势特征来检测抑郁症。数据集用区间[0，24]内的PHQ-8评分进行注释，PHQ-8评分越大，抑郁倾向越严重。
60710编辑于 2024-11-09 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】MSA+抑郁症模型总结（二）
此外，抑郁症对个人和社会均构成了严峻的全球性挑战。当前，抑郁症的诊断主要依赖于问卷调查和医学专业评估，但其准确性易受参与者配合度和操作人员专业水平的影响。 其中，音频和文本数据易于获取，且富含抑郁症状的相关信息。 我专注于对情感计算领域的经典模型进行深入分析、解读和总结。 with Hierarchical Mutual Information Maximization for Multimodal Sentiment Analysis（MMIM） 此外，原创部分为加入了抑郁症数据集以实现抑郁症检测任务 研究背景 近年来，多模态情感分析（MSA）与抑郁症检测（DD）领域备受瞩目，其中MSA模型的效能高度依赖于融合嵌入的质量。 因此，为了简单和高效的目的，我们只使用MFCC和AU姿势特征来检测抑郁症。数据集用区间[0，24]内的PHQ-8评分进行注释，PHQ-8评分越大，抑郁倾向越严重。
78710编辑于 2024-11-09 - 来自专栏思影科技
青少年女性抑郁症的内在神经回路
采用 10 折交叉验证（10fCV）方法评估统计学意义。 图1 节点定义和神经回路覆盖情况。 （A）节点的定义。基于静息态功能连接的全脑节点衍生图谱，将大脑分为 268 个脑区的脑图谱。 1000 *10次迭代中被95% 以上选择的连边被确定为最稳定的。 总的来说，10 FCV 分析显示，within-circuit 模型中，当前和18个月后的抑郁症状存在显著相关性。将 RSFC 空间扩大到抑郁回路之外的脑区并没有增加抑郁症状的相关性。 图3 基于回路的RSSFC 概述解释了当前和未来的抑郁症 10折交叉验证（10fCV）的结果显示，观察到的抑郁评分与（A）当前和（B）未来抑郁症的 within-circuit 模型预测的抑郁评分之间存在关系 图4 与青少年抑郁相关的关键连通性连边 （A）圈图将原始图集的 268 个节点（内圈）组织 10 个解剖区域（外圈）。这些脑区大致由前到后（从上到下）组织，大脑划分为左右半球。
91910发布于 2019-11-27 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】MSA+抑郁症模型总结（三）
鉴于此，近年来，基于视频、音频和文本的抑郁症监测技术逐渐成为研究热点。 综上所述，为了更有效地监测和管理员工压力及抑郁症状，我们需要探索更加高效、私密且易于接受的检测方法，以营造更加健康、积极的工作环境。 这一框架将特别应用于情感疾病（例如抑郁症、自闭症）的检测任务，旨在为医学心理学等相关领域提供有力支持。此外，我还引入了幽默检测数据集，以期在情感识别的广度上有所拓展。 Modality-Invariant and -Specific Representations for Multimodal Sentiment Analysis”，其中提出的模型是MISA； 此外，原创部分为加入了抑郁症数据集以实现抑郁症检测任务 研究背景 多模态情感分析和抑郁症检测是一个活跃的研究领域，它利用多模态信号对用户生成的视频进行情感理解和抑郁症程度判断。解决这一问题的主要方法是发展先进的模态融合技术。
60710编辑于 2024-11-11 - 来自专栏思影科技
经颅磁刺激治疗老年抑郁症
2019年，60岁及以上人口达到10亿。到2030年，这一数字将增长到14亿，到2050年翻一番，达到20亿。 抑郁症是世界范围内的一种常见病，是晚年心理困扰和情感痛苦的最常见表现。 在第一个实验中，30名参与者(年龄≥50，m = 62.9，SD = 7.2)每天接受10次rTMS治疗。在110% MT强度下对L-DLPFC进行10 Hz真刺激或假刺激。 Leblhuber等人研究了29例(假刺激组=10) GD患者(年龄均值 = 72.4，SD = 2.10)在3Hz频率下对双侧PFC进行10次rTMS治疗的疗效。 Fabre等人以10 Hz (10次治疗，100% MT) 刺激11例GD患者(年龄范围> 55,平均=67.9, SD=6.7) 的L-DLPFC。 在未来，考虑到目前FDA批准的治疗抑郁症的TMS方案只显示出适度的优势(约10%)，甚至在年轻人群中也是如此，需要考虑如何针对GD优化rTMS方案。 4.4.
1.7K30编辑于 2022-02-28 - 来自专栏蚂蚁开源社区
程序员自述：我有抑郁症
Bagues 曾多次参加程序员与抑郁症的演讲，并出版《程序员与抑郁症》一书。 本文发表于国外，译文发之 在我念大学的第五个年头，就开始变得有点儿抑郁。 直到 2008 年 10 月，我的生活状况才发生了重大变化：我终于能够坦然面对我的病症，并为自己预约了精神病专家医师来治疗，开始服用抗抑郁药物，生活也逐渐开始稳定下来。 作为云通讯 Twilio 的开发者，我曾多次参加「程序员与抑郁症」的讲座。这几年来也有许多同行来与我倾诉，说他们也备受抑郁症的折磨。 我没有正式研究过抑郁症，但我猜想程序员得抑郁症的几率要比其他行业的从业人员高出好几倍。 下面是几个双向情感障碍症（精神分裂）和 ADD 缺陷障碍症（注意力缺陷综合症）的显著病征： 高专注力。
1.9K30发布于 2020-05-26 - 来自专栏思影科技
抑郁症自我评估的大脑动态网络模型
抑郁症的一个重要特征是自我的不安感，其中，内侧前额叶皮层在自我评估过程中起着重要的作用，其和抑郁症有重要的关系，为了探寻该区域的功能变化机理，这项工作对抑郁症自我评估过程中的内侧前额叶皮质活动进行研究。 结果： 抑郁症组和健康对照组的自主认知过程被证明依赖于同样的动态网络, 抑郁症组大脑前额叶皮层对抑郁症组的后扣带皮层有“超调节”效应，导致自我评估的不安感，其内侧前额叶皮质和后扣带皮质之间的负调节比对照组更明显 结论:在抑郁症的后扣带皮层中，其对内侧前额叶皮质的过度影响是导致抑郁症发病的重要因素。 在32秒内插入10秒的休息，参与者被要求注视前方的十字交叉线，使用Stata版本14.1进行行为数据分析。 使用SPM12中的DCM随机贝叶斯模型进行抑郁症组和对照组的比较。然后，研究进一步分析了连接系数和临床行为特征等（如用MADRS评估得到的抑郁症研究程度的参数之间的关联程度）。
1.2K80发布于 2018-04-08 - 来自专栏脑电信号科研科普
自我轴：一个理解抑郁症的框架
我们的抑郁症研究框架使自我概念再次成为了抑郁症中的一个重要角色，这可能再次成为一个有用的抑郁症研究焦点。 抑郁症中的“自我”发生了变化。 2 抑郁症中的自我 抑郁症对一个人在现实生活的主观体验有着深远的影响。伴随着抑郁症状的叠加，使得自我和以前一样有所不同，我们感知自我的方式也变得不同。 最近的研究使用网络分析的方法检查了抑郁症状，证明了特定抑郁症状的存在并探索了某些抑郁症状如何驱动其他症状的发展，即某些抑郁症状与其他症状一起以复杂和可变的模式影响其他症状。 这假设了MPFC核心区域的入口功能（gateway function）与其在额极皮层（布罗德曼第10区）的定位是相匹配的。 我们很难识别一个人的抑郁症特征，很难知道他对哪一种治疗更敏感。我们的模型强调了对抑郁症的多种解释，以及治疗抑郁症通常需要的多种治疗方法。
64020编辑于 2022-05-23 - 来自专栏脑电信号科研科普
抑郁症的功能连接组学:对治疗的见解
在这篇综述中，我们首先讨论了抑郁症相关功能连接体变异的最新进展。然后，我们讨论了抑郁症治疗特异性脑网络的结果，并提出了一个假设模型，突出了每种治疗在调节特异性脑网络连接和抑郁症症状方面的优势和独特性。 在接下来的两节中，我们回顾了未经治疗的抑郁症患者的功能性脑网络异常和相关抑郁症状的现有经验数据。然后我们讨论抑郁症治疗特异性功能网络的变化。 治疗特异性脑功能网络在抑郁症中的变化如前所述，抑郁症与与不同抑郁症状相关的多个脑网络的功能连接受损有关。 然而，SD在抑郁症中的神经影像学研究仍然很少，并且尚不清楚SD如何通过调节大脑网络连接来改善抑郁症状。ECTECT可能主要通过调节FPN和DMN不同组成部分之间的FC来缓解抑郁症状。 此外，为了解决抑郁症的临床异质性，生物抑郁症亚型可以通过使用症状和治疗特异性的大尺度脑网络连接模式来识别。然而，目前的抑郁症生物型尚未达到最佳可重复性。
72420编辑于 2023-09-11 - 来自专栏智能算法
听你说话 机器学习算法就能检测抑郁症了
抑郁症越来越变成一个常见词，很多普通人心情不好时就称自己得了抑郁症。不过即便对医生来说，诊断也不是件容易的事。而南加州大学的研究人员开发出的机器学习工具，或许能让诊断变得更容易也客观。 抑郁症误诊是一个很大的问题，2009年一个综述研究发现，5万名患者中仅一半被正确做出诊断，误报与漏报比更是达到3:1。 对抑郁症来说，它又是一种异质性疾病，病因多样，表现形式也不同。再加上医生一周可能要见数百名状况不一、描述也不一的患者，那误诊可以说是情有可原了。 此前的调查发现，抑郁症患者的情感更平淡消极，语音变化会减少，音量和单调更单调，说话也会减少，而且吐字不清，停顿变长。另外，抑郁症患者的声道和声带更紧张。
79130发布于 2018-04-02 - 来自专栏脑电信号科研科普
重度抑郁症患者的非快速眼动睡眠
数据集A和C显示了相似的年龄分布、抑郁症严重程度（中度到强度），以及以前抑郁症发作的次数（几次，通常不是第一次）。 2.4 抑郁症的严重程度数据集A所有患者使用自评量表（BDI得分）和临床评定量表（Hamilton；HAMD得分）评估抑郁症严重程度，选择了33名患者。 小于或等于1的BF10 量化了支持零假设的相对证据，而BF10>1则量化了支持备择假设的相对证据（H1）。 BF10 值可以解释为无论是弱（1-3）、中度（3-10）、强烈（10-30）、非常强烈（30-100），还是极端（>100）的证据支持H1。 此外，抑郁症的诊断是主观的和可变的：它依赖于九个症状（DSMV）中的至少五个的自我报告，其中256个组合可以被诊断为抑郁症。
75850编辑于 2023-04-18 - 来自专栏脑机接口
脑电植入：治疗抑郁症的新方法？重磅！UCSF研究人员成功治疗一例重度抑郁症患者
在该项研究中，研究人员首次确定并调节了与抑郁症状唯一相关的大脑回路。 Sarah大脑植入该类似于神经起搏器的植入物的一年后，她的抑郁症状成功得到了缓解。 该技术被誉为提供抑郁症个性化治疗方法的里程碑。 通过将静息状态神经活动与症状严重程度评分配对，以识别与抑郁症相关的光谱功率生物标志物，确定候选感知位置。然后用三种方法测试候选刺激和感知目标之间的关系。 领导UCSF试验的精神病学家Katherine Scangos又招募了两名重度抑郁症患者参加试验，目标是总共招募12名志愿者。她说:“关于不同患者和不同类型抑郁症的可变性，还有很多东西需要了解。”
62360编辑于 2022-08-18 Nature：抑郁症患者的额-纹状体凸显网络显著扩张
综上所述，这些发现确定了一种类似特质的脑网络拓扑结构，可能增加了抑郁症的风险，并且额-纹状体回路中的情绪状态相关连接变化可预测随时间推移抑郁症症状的出现和减轻。1. 这些观察结果使我们提出，显着网络扩张可能是患抑郁症风险的稳定标志，而不是随着时间的推移推动抑郁症状的变化。为了检验这一假设，我们询问显着性网络扩张是否存在于个体生命早期、抑郁症状出现之前。 利用青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究的数据，我们确定了 57 名儿童，他们在 10 岁和 12 岁时接受扫描时没有明显的抑郁症状，但随后在 13 岁时出现了临床上显着的抑郁症状（图 3g）。 我们从 SIMD-4 开始，因为该个体的研究时间最长并且拥有最多的 fMRI 数据，并保留 SIMD-6 作为复制数据集，我们观察到 10 项快感缺乏相关指标的显着波动（图 4a），这些指标源自 5 个标准化抑郁症状量表 我们的分析显示，显着性网络拓扑结构存在稳定的、类似特征的差异，这些差异不仅与抑郁症相关，而且在没有抑郁症病史的儿童的早期就会出现，并预测随后在青春期出现抑郁症状。
39310编辑于 2025-01-10- 来自专栏思影科技
Biological Psychiatry：抑郁症，神经影像学和连接组学
抑郁症是一种全球流行的精神疾病，以情感、认知和躯体症状为特征。神经心理学研究表明抑郁症患者在执行功能、记忆和情绪处理方面存在障碍。 以上这些发现与成人抑郁症的研究基本保持一致，并且这些区域(5,9,10,18,19)的糖代谢能力和功能连接强度增加，这些研究结论也支持青少年抑郁症状是成人抑郁障碍的早期迹象这一观点。 遗传和环境对抑郁症患者大脑连接组学的影响 基因对抑郁症大脑网络的影响 抑郁症是一种高度遗传性疾病，据报道遗传率为31%至42%。 使用基于连接组的指标开发诊断生物标记物 抑郁症的早期诊断很重要，因为抑郁症的治疗在早期阶段最有效。然而，传统上，抑郁症的诊断主要集中在临床访谈和患者评级上，并未得到充分认识且经常被误诊。 同时，本文总结了抑郁症中结构和功能连接的最新发现和历史认识，本文的重点是针对抑郁症大脑网络的图论分析。
3K32发布于 2021-04-23 - 来自专栏拓端tecdat
R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状
示例 在本文中，lcmm 通过研究年龄65岁左右男性的抑郁症状（由CES-D量表测量）的线性轨迹来说明潜过程混合模型 。包括截距和age65的相关随机效应。 请注意，预测和观察是在潜过程的范围内（观察是通过估计的链接函数进行转换的）： plot( var.time="age65", xlab="(年龄-65)/10", break.times=8, ylab
51600编辑于 2025-03-17
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