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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。 我致力于对情感计算领域的经典模型进行分析、解读和总结，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 ，以及SIMS数据集和SIMV2数据集。 SIMS/SIMSV2: CH-SIMS数据集[35]是一个中文多模态情感分析数据集，为每种模态提供了详细的标注。
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
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。 图2显示了交叉验证训练样本 (男性r=0.85，p<0.001，女性r=0.854，p<0.001，两者R2=0.72) ，样本外对照组 (男性r=0.85，p<0.001；R2=0.72，女性r=0.83 ，p<0.001；R2=0.69) ，MDD测试样本 (男性r=0.77，p<0.001；R2=0.57，女性r=0.78，p<0.001；R2=0.59 ) ，以及ENIGMA BD工作组中完全独立的健康对照样本 请注意，我们使用下述公式，用R语言的caret包计算R2： R2 = 1-\frac{∑ (y_i - \hat{y}_i)2}{∑ (y_i - \bar{y}_i)2} 上式中R2也可能为负 (+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 (
67940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。 2.Nature neuroscience：睡眠期间记忆巩固的机制（综述文章） 长期记忆的形成是睡眠主要的功能之一。 本文对这个过程的以下3个方面进行了重点阐述：1）通过捕捉情景记忆方面，海马对记忆表征的神经元重放可以驱动海马依赖性和非海马依赖性记忆的巩固; 2）标志着慢波和快速眼动睡眠的大脑振荡，提供了调节脑网络信息流和局部突触可塑性的机制
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）
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 γ1γ1 和 γ2γ2 分别是多视图门控记忆的保持和更新门控，它们通过网络 Dγ1Dγ1 和 Dγ2Dγ2 学习。 首先给出原文在MOSI和MOSEI数据集上的结果： 2.
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。 约翰说，“我当时处于抑郁症发作期，已经持续了五年。我尝试了许多不同的疗法和药物，其中一些在过去对我有效，还有一些新的，但这一次没有任何效果。”“抑郁症对我来说并不是什么新鲜事。 约翰说，大约四个月后，他的抑郁症才得到缓解。 E,F)受试者的前视图和近中视图显示实际植入位置。 他们专注于已知在抑郁症状中起作用的两个区域——胼胝体扣带回 (SCC) 和大脑的腹侧囊/腹侧纹状体 (VC/VS) 区域。 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。 id=17216365346792&uid=d19792d7c5ca410bacd82680f5dbb547 2. 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。 SIMS/SIMSV2: CH-SIMS数据集[35]是一个中文多模态情感分析数据集，为每种模态提供了详细的标注。
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。 鉴于当前大多数情感计算数据集以英文为主，我们计划在后续系列文章中引入中文数据集（如SIMS, SIMSv2），旨在开发适用于中国人群的情感计算分析模型，并将其应用于情感疾病（如抑郁症、自闭症）的检测任务 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 ，以及SIMS数据集和SIMV2数据集。 下载多模态情感分析集成包 pip install MMSA 2.
78610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
图2 三种解剖模型的示意图。对于每个被试，整个大脑 217 个节点之间的成对连接由围绕对角线对称的 217 *217个RSFC 矩阵组成。 重要的是，在根据within-circuit 模型解释了抑郁症状方差之后，extended-circuit 模型在当前抑郁症症状（△R2=-0.01，p=0.588）和出现抑郁症状后18个月（△R2=- 0.03，p=0.198）都没能解释更多的方差，全脑模型在当前（△R2=-0.0，p=0.508）和18个月后（△R2=-0.01，p=0.64）的抑郁症症状中也同样没有。 放宽阈值为 90% 的重叠连边显示了相似的解剖轮廓，强调右侧ACC和 vmPFC 是最重要的贡献（图S2，见原文附录）。 2、利用机器学习策略，证明了连接这些区域的网络中静息态功能连接的强度可以预测青少年女性群体中未来的抑郁症状。 3、在预测抑郁症时，包括整个大脑的大规模网络并不能解释额外的差异。
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。 id=17217255775398&uid=1758d0ff06864c7289ed340422b34d06 2. 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。 2. 下载多模态情感分析集成包 pip install MMSA 2.
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
这些研究中采用的TMS刺激参数见表2。在图2中，我们总结了RCTs使用的TMS参数，并强调了RCTs与FDA批准的方案相比的剂量。表3和图3显示了TMS干预后反应或缓解的患者数量。 表1 探究TMS治疗抑郁症疗效的试验的特点(此处样本平均年龄>55)。 表2 随机对照试验(randomized controlled trials, RCTs)和非对照研究的TMS参数。 图2. 老年抑郁症随机对照试验(randomized controlled trials, RCTs) TMS研究的参数空间。 真假刺激组在反应率和缓解率(分别定义为治疗后相对于基线连续2周评分减少50%，治疗后相对于基线连续2周HAM-D-24评分降低量等于或低于60%)上有显著差异(真刺激组反应率：44%，缓解率：40%；假刺激组有效率 讨论 抑郁症在老年人中非常普遍：约14%被诊断为抑郁症，其中至少2%符合MDD标准。随着人口老龄化的加剧，GD已成为一个日益严重的公共卫生问题。
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。 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
节点定义: 利用SPM12中的线性模型定义DCM中的节点，节点定义主要依据1）在自我评估和休息过程中比在外部关注更活跃的区域，2）在自我评估和休息中额外激活的区域。 这种模式是由后扣带皮质影响驱动，后扣带皮质和内侧前额叶皮质的连接调节了自我评估行为（图2）.获胜模型具有0.9的概率，在抑郁组中为0.92（参见图S2）. ? 图2.内侧前额叶皮质MPFC对后扣带皮质PCC的正向连接，以及下壁顶叶IPL对内侧前额叶皮层的负向连接. 对于抑郁症组，前额叶皮质对下壁小叶具有更显著的负影响（图2表2） 组间对比表明，与对照组相比，内侧前额叶皮层和后扣带皮层之间有效连接的自我评估的调节作用（以下称为“MPFC-PCC连通性”）具有显著负相关 （odds ratio=0.54, 95 CI=0.38，0.77；p=0.00003）(图3，表2)，性别和年龄对连接参数的影响在表S2和S3,焦虑性障碍见表S6. ?
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。 这些自我过程受到抑郁症的影响发生紊乱，我们认为，通过神经科学上的自我概念理解来看待抑郁症为理解其症状表现提供了一个有用的框架。这一观点强调了抑郁症损伤的多层级性，以及潜在有效治疗方法的多样性。 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。 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
2. 人脑功能网络人脑是一个复杂的网络(即连接组)，由子网和枢纽(高度连接的大脑区域)组成。在这篇综述中，我们的重点是利用功能磁共振成像(fMRI)数据识别的功能性脑网络研究。 2)。 例如，研究发现，抗抑郁药和经颅磁刺激可以减少反刍相关的DMN异常高连通性(图2)。 同样，其他治疗方法，如心理治疗、SD、ECT和DBS，也可用于调节特定的认知相关RSN，并改善相应的抑郁症状亚型，如抑郁情绪、快感缺乏、焦虑和躯体症状(图2)。 当然，这一框架需要通过实证研究来验证，不仅在人类研究中，而且在动物模型中，以确保它准确地解释了抑郁症的病理生理，并为开发有效的治疗方法提供了基础。图2 症状特异性、网络导向治疗的假设模型7.
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
它们由短时间（0.5-2 s）起伏的振荡活动脉冲（12-15 Hz）组成，持续出现在整个non-REM睡眠中。 最后，我们探讨了这些non-REM特征与抑郁症的严重程度和后果的相关性。我们对所有独立收集的数据集进行了相同的分析，以探索我们研究发现的稳健性、可重复性和普遍性。2. 睡眠阶段3/N3和阶段4被合并为SWS，类似于AASM标准，我们使用后者进行报告，即阶段1为N1，阶段2为N2。 表2. 睡眠结构表（均值±SE）睡眠阶段的百分比是相对于总睡眠时间（TST）而言的。请注意，non-REM睡眠被定义为N2和慢波睡眠（SWS）的组合，没有N1睡眠。 所有数据集的报告值概述见补充表S2，所有统计比较和细节见补充表S3。
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
图1 在高度采样的抑郁症患者的皮层中，额纹状体显着网络扩大了近两倍2. 总之，这些分析表明，在大多数抑郁症患者中，显着性网络显着扩展，效应量大，在涉及不同数据采集和分析程序的多个样本中可重现，并且其量级足以支持高准确率的个体分类。图2 抑郁症中显着网络扩展的三种模式3. 其次，我们识别了 141 名抑郁症患者中每个人的显着网络部分，这些部分与健康对照组的组平均图中的显着网络不重叠，并将它们分类为异位入侵或边界转移（图 2b，c）。 尽管显着性网络扩张涉及异位侵入和边界转移，但后者更为常见（图2d），并且两者都倾向于导致对默认的额顶叶或扣带-盖网络（图2e）的侵犯，而不是单峰感觉运动网络。 任何研究时间点的抑郁症状（图 3g）。两个样本的基线和 2 年随访之间的显着性网络大小在 2 年内没有显着变化。在患有晚发性抑郁症的成年人中也观察到了类似的效果。
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
神经影像学研究表明，抑郁症患者的大脑区域(2-4个)表现出局灶性功能和结构异常，这些脑区涉及：海马、内侧前额叶(MPFC)、背外侧前额叶(DLPFC)、前扣带回(ACC)、后扣带回/楔前叶(PCC/PCU 基于神经成像数据(例如，功能、结构和扩散磁共振成像[MRI])可以提取大脑连通性信息，生成功能或结构网络(图1)，并且可以使用图论方法描述它们的拓扑属性(图2)。 大脑网络的拓扑结构(二值化或加权)通常从三个层次描述：全局属性(如聚类系数、最短路径长度、局部效率和全局效率)、模块化和区域节点属性(如度、效率) (图2和补充1中的表S1)。 图2 总结了图论分析使用的主要方法。 (A)图是对网络的数学描述，由节点和连接的集合组成。 （B)加权图显示关于连接强度的信息。 (C-F)局部指标和全局指标度量提供了对网络拓扑组织的观察情况。 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%。
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
当标志变量为连续时，H-1 是递增单调函数的参数族，其中： 线性变换：这简化为线性混合模型（2个参数） Beta累积分布族重新调整（4个参数） 当标志变量是离散类别（二元或有序的）时： H是阈值函数， 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。 lcmm( random=~ age65, link='beta') 非线性链接函数2：二次I样条二次I样条族近似于连续增加的链接函数。它涉及在标志变量范围内分布的节点。 变换的置信带可以通过蒙特卡洛方法获得： predict(mspl5q,ndraws=2000) legend(legend=c("95% 置信带","分位数样条"),lty=c(2,NA)) 用离散链接函数 拟合优度2：预测与观察图 可以根据年龄绘制平均预测和观察值。
51600编辑于 2025-03-17
腾讯云开发者
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