- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏CSDN社区搬运
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
补充表S6 脑龄预测框架中不同机器学习算法/核函数和特征工程的性能比较 注解：模型1-4显示了包含77个特征的可替代性机器学习算法和核函数。 3.3 厚度特征的相对重要性 如图4所示，所有特征中，除平均侧脑室容积外，内嗅和颞极厚度均与预测脑龄呈负相关。 图4 对照组和重度抑郁症 (major depressive disorder, MDD) 组预测脑龄时FreeSurfer 特征的结构系数。 图中显示了二元相关性，体现了脑龄预测中特征的重要性。 表1 临床特征和脑龄(对照组N=2126) 4. 就对脑龄预测贡献最大的个体FreeSurfer测量值而言，我们发现预测脑龄与平均皮质厚度和皮质下体积之间存在广泛的负相关，与表面积特征的相关性相对较弱 (图4)。
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。 4.Frontiers in Neuroscience:与语言能力相关的白质通路中的性别差异 以前的研究表明，性别在语言能力中可能扮演着重要的角色，但是其神经机制目前尚不清楚。
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 图 4 展示了 Graph-MFN 的整体架构。 与 MFN 类似，Graph-MFN 也使用 LSTM 系统来处理各个模态。 4. 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。
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。 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。 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。 4. 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。
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。 id=17216431448684&uid=31a4df4d1ffd4a8294e851d9086c3439 2. 4. 主要贡献 提出了一种用于多模态情感分析层次化MI最大化框架。MI最大化发生在输入级和融合级，以减少有价值的任务相关信息的损失。 4. 融合的MI最大化 为了加强中间融合结果以捕获模态之间的模态不变线索，在融合结果和输入模态之间重复进行互信息（MI）最大化。 4. 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。
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
预测抑郁症症状的RSFC 连边解剖学定位： 在建立 RSFC 与抑郁症症状之间的联系后，在解剖模型中确定了成功预测当前和未来抑郁症症状的连边。然后将这些RSFC连边可视化。 考虑到大量的当前和未来的抑郁症症状之间的相关性在整个样本(r = .61, p < .001)，这一发现表明，使用当前抑郁症症状训练的RSFC模型捕获了个体差异，表明抑郁症状严重程度的差异随时间稳定，而不是特定于当前的抑郁症症状 如图4所示，在within-circuit模型（回路内模型）中，当前抑郁症症状的相关的贡献最大的节点位于右侧 ACC（MNI空间坐标：x=7，y=21，z=32），有 7 个连接的起始节点位于此。 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。 4、这些结果促进了对青少年抑郁的神经机制的理解，并证明从基础发育神经科学文献中获得的神经测量可以预测抑郁症状。
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。 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。 4. 主要贡献 提出MISA，一个简单而灵活的多模态学习框架，强调多模态表示学习作为多模态融合的前体。 4. 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 2024-11-11 - 来自专栏思影科技
经颅磁刺激治疗老年抑郁症
其次，FDA方案规定了4-6周(20-30疗程)120% MT强度下10 Hz的TMS。然而，综述的RCTs并不符合这些参数。图2绘制了已发表的RCT与FDA规定的常规rTMS方案的参数空间。 4. 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。 以下段落将回顾最近TMS治疗抑郁症的优化方案(见图4)，并讨论其在GD背景下的局限性。Fox等人采用fMRI来测量基于BOLD的静息态功能连接是否可以预测TMS的临床反应。 图4. 最近的研究促进了TMS治疗抑郁症方案的优化。 (A) DLPFC与膝下前扣带皮层(Subgenual Anterior Cingulate Cortex, SGC)之间的负相关。 此外，一项对13名GD患者进行的开放标签试验发现，在4周的20次iTBS治疗后，得到1/3的有效率和1/3的缓解率，与前面提到的传统rTMS治疗方案的有效率相似。
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
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。 ，对MADRS因素分析揭示了四个基本因素的存在见表S4。 MPFC-PCC连接的强度与这个因子有显著的相关性(r=20.32;95%CI=20.51,20.08;p=0.01)(图4;表S5)表S5中给出了MPFC-PCC连接和临床与行为特征之间关联的附件测试 图4 结论： 研究利用未接受药物治疗的抑郁症患者进行大脑功能网络的研究，发现了抑郁症患者中DCM在内侧前额叶皮质和后扣带皮层与自我评估相关的连接，表明了后扣带皮层对于疾病的过度调节现象。
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。 4 抑郁中的自我轴 与抑郁症有关的大脑区域与支持自我的区域有相当大的重叠，自我轴的多个层级受到影响，并受到神经递质和神经内分泌系统的活动的调节。 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。 总的来说，抑郁症主要与DMN、FPN、SAN和LIM中RSN的拓扑组织和功能连接的改变有关。图1 认知和相关RSNs4. 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。 例如，一项研究发现，从汇总数据中得出的结论可能是不准确的，因为个体的差异比群体的差异大4倍。因此，在所讨论的研究中，样本组间的差异可能是真实的，但被该组中最异常患者在该时间点的大脑/症状状态所加权。
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
（1-4 Hz）波段的事件。 被试被要求在电脑键盘上用他们的非优势手尽可能准确和快速地敲击一个序列（如4-1-3-2-4）。正确序列的数量是主要的行为结果测量。 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。 3.13 抑郁症的严重程度和后果表4显示了三组数据中的每一组患者的抑郁症严重程度（HAMD）。在B和C两个数据集中，在数据集B和C中，抑郁评分在基线和7天之间显著降低，以及在7天到28天之间显著降低。 表4.抑郁症严重程度（HAMD得分）随时间的变化(平均±SE)。表5.抑郁得分与睡眠参数的相关。4. 讨论我们旨在系统和全面地描绘MDD患者与健康对照组的non-REM睡眠变化。
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3 显着性网络扩张随着时间的推移是稳定的，并且在症状出现之前就存在4. 显着网络拓扑是特征状的重度抑郁症从根本上来说是一种偶发性病症，其定义是在情绪正常的时期之间插入不连续的情绪低落时期。 图4 额纹状体显着性网络连接可预测深度采样的抑郁症个体的快感缺失和焦虑症状随时间的波动5. 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 我们发现，几个皮质和纹状体显着网络节点之间的功能连接与快感缺失随时间的变化相关（图4c，d），其中伏隔核和前扣带皮层之间的连接影响最强。SIMD-6 中的一项相同分析复制了这种效应（图 4c、d）。 根据我们的预测，我们发现纹状体与前岛叶的连接与 SIMD-4 中的焦虑症状显着相关，并在 SIMD-6 中复制了这种效应（图 4h）。
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 张等人得出度连通性,效率和介数在DLPFC和枕叶区域连通性降低的结论（图4）。DLPFC在情绪调节和认知功能中起着关键作用，并与抑郁症的病理生理学有关。 具体来说，一些易感基因与抑郁症相关，包括载脂蛋白E、多巴胺受体D4、多巴胺转运体和血清素转运体。神经影像研究表明，这些基因变异与不同的大脑连接模式有关。 他们发现抑郁症组在腹侧ACC/mPFC的连接有所降低(图4B)。与未受虐待的患者相比，受虐待组的连通性表现出显著降低的情况，特别是在前额-边缘-丘脑-小脑回路内的这些区域。 网络拓扑结构的生理学基础 抑郁症中优先受干扰的部位主要分布在DMN(如ACC/mPFC和PCC/PCU)、DLPFC、岛核和杏仁核(图4)。
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。 这里是一个使用HIER变量(4级)的例子，因为考虑到0-52的范围(例如52个阈值参数)，CESD的阈值链接函数会涉及太多参数。
51600编辑于 2025-03-17
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号