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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。 通过测量来自ENIGMA MDD工作组对照组 (952名男性和1236名女性) 的7个皮质下体积、34个皮质厚度和34个表面积、侧脑室和总颅内体积，预测实际年龄 (18–75岁)，来评估健康脑龄。 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 基于7个FreeSurfer皮质下体积、侧脑室、34个皮质厚度和34个表面积测量值以及总颅内体积，预测脑龄。 (+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。
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。 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。 该数据集包括2281个精选视频片段，这些片段来自各种电影、电视剧和综艺节目，每个样本都被赋予了情感分数，范围从-1（极度负面）到1（极度正面） 7.
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。 该数据集包括2281个精选视频片段，这些片段来自各种电影、电视剧和综艺节目，每个样本都被赋予了情感分数，范围从-1（极度负面）到1（极度正面） 7.
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
具体方法 被试选取： 从ADEPT项目中招募了 261 名处于青春期的女性（平均年龄为15岁3个月， SD=7个月）。其中，ADEPT 项目是旨在检查人格特征和首次抑郁症发作的一个纵向项目。 该项目队列由550名青少年女性（基线评估为13-15.5岁，平均年龄为14岁，SD=7个月）和她们的一位亲生父母（93.1%为母亲）组成。 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。
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。 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。 7.
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
结果：共纳入7项随机对照试验(randomized controlled trials, RCTs) (共260项，有效试验148项，对照试验112项)和7项非对照试验(共160项)。 3.1. rTMS治疗老年抑郁症的RCTs研究 我们发现7项RCTs评估了rTMS治疗GD的疗效。这些试验的所有参与者都至少50岁。 总之，在7个RCTs中，共有260例患者被研究(148例真刺激组，112例假刺激组)。 3.2. rTMS治疗老年抑郁症的非对照研究 我们纳入了7项非对照研究，调查了TMS治疗老年GD患者的疗效。 总之，共有160名参与者参与了7个开放标签试验。不同试验采用的TMS参数(例如rTMS频率)有显著差异。作者在选择特定的频率或一组刺激参数后往往没有给出明确的理由。
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
Molecular Psychiatry：抑郁症患者经ECT治疗后齿状回增大的7T磁共振成像研究
ECT对抑郁症的治疗效果胜过药物（如三环类抗抑郁药和单胺类氧化酶抑制剂），以及其它任何形式的心理治疗。 尽管它在降低抑郁症状方面的成效几近达到完全缓解，但是ECT的作用机制在一定程度上仍不清楚。 在当前的研究中，研究者使用7T扫描序列设计来实现海马亚区的最优测量并且采用全自动扫描设计确保每个被试ECT治疗前后扫描的定位相同。 MRI数据获取处理 应用7T飞利浦核磁扫描仪，配置32通道线圈进行数据采集。 表3 对抑郁症状分数的预测结果 4.讨论 研究者通过高场强MRI探究了在抑郁症患者中ECT治疗对海马亚区的影响。
1K20发布于 2019-06-06 - 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。 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）。 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。 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
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。 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. 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
因此，数据集A主要是长期用药（尽管用药史没有得到一致的评估），数据集B是短期用药（即7天），而数据集C是短期用药（7天）和长期用药（28天）。图1.手指敲击任务设计。 数据集B和C所有患者使用HAMD得分评估抑郁症严重程度。数据集B：测量了基线（第一次EEG记录，未用药）、7天后（第二次EEG记录，用药）和28天后（用药）的得分。 值得注意的是，7天用药的患者和28天用药的患者之间没有发现组间差异。与数据集B类似，在7天和28天的用药患者中，N1的增加与REM睡眠的丧失呈正相关。 7天用药的MDD患者与对照组相比，耦合和未耦合的纺锤波持续时间的差异较小。此外，服药7天的患者与服药28天的患者相比，耦合和未耦合的SW持续时间差异更大。 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。
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. 抑郁症中的显着网络扩展涉及大量抑郁症患者的大量神经影像学研究已经确定了功能连接和大脑结构的差异，通常涉及前扣带皮层、眶额皮层、岛叶皮层和膝下扣带皮层。 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。 抑郁症中的特质与状态效应我们的研究结果还可能为解决两个基本挑战开辟新途径，利用临床神经影像学研究的见解来重新思考我们诊断和治疗抑郁症的方法。 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。 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%。 Cisler et al 等人也运用R-fMRI方法研究了7名ELS起伏较大的患者和19名ELS易感者的21节点情绪调节大脑网络(表1)。 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
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