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乔任梁抑郁自杀，谈程序员如何预防抑郁症
抑郁是大脑的bug之一，长时间单线程运行，陷入死循环出不来。有点类似人们常说的钻牛角尖跑偏了。 抑郁是大脑的bug之一，长时间单线程运行，陷入死循环出不来。有点类似人们常说的钻牛角尖跑偏了。 3）工作压力大 4）工作时间长，项目急的时候，996工作制都是不可能的。 更令人沮丧的是，很多时候你的工作是无效的。 据有关调查数据显示，职场抑郁症患病率高达5%，上班族已经成为抑郁症的高发人群。但是目前绝大多数职场人还认为这仅仅是情绪方面的问题，不会刻意去治疗。 3 升职、加薪不顺利 升职、加薪不顺利是职场压力最大的事情，超过6成的被调查人员认同这一观点。这也是引发员工跳槽的最重要原因。 3 通过沟通释放压力。
1.1K70发布于 2018-04-13 - 来自专栏思影科技
前额叶皮层和抑郁
另外，如图3所示，通过将实验动物暴露于无法控制的、慢性的身体和/或心理应激(已知的抑郁症风险因素)，已经诱导出了一种持续的抑郁样表型。 与健康儿童相比，有学龄前抑郁症史的儿童(7-12岁)(发病年龄:3-6岁)右侧sgACC皮质厚度较薄。重要的是，7-12岁时右侧sgACC皮质厚度的下降与3-6岁(和7-12岁)的抑郁症严重程度有关。 尚未解决的问题包括: (1)是否与重度抑郁症中所见的sgACC(啮齿动物中假定的ILc)的活性有类似的增加; (2) MDD中是否报道了啮齿动物是否存在MDD患者中报导的dACC的结构/功能改变; (3 重要的是，在一个基于社区的6-12岁儿童样本(N= 637)中，腹侧纹状体和其他奖励相关区域(vmPFC、dACC、VTA)之间的rsFC强度预测了3年后抑郁症的新发作。 一个重要的例外是Pan和同事们最近的研究，他们发现大脑奖励通路中的静息状态功能连接预测了3年后抑郁症的新发作——但不是ADHD、焦虑或药物滥用。
1.8K20编辑于 2021-12-31 - 来自专栏思影科技
Nature Biotechnology: EEG特征预测重度抑郁症的抗抑郁药反应
使用另外3个研究数据集验证该模型。该研究旨在揭示抑郁症的治疗反应表型、分离药物和安慰剂反应、建立其机制意义，并为基于rsEEG特征的治疗选择提供初步证据。 方法 研究数据集： 1. 同时，患者也完成Antidepressant Treatment Response Questionnaire (ATRQ，抗抑郁治疗反应问卷)。rsEEG预处理和分析与EMBARC相同。 3. 3. 在第三个样本中计算任务相关fMRI预测：在第三个样本中计算任务相关fMRI预测：研究者将先前描述的RVM模型（由情绪冲突任务态EMBARC fMRI数据）应用到第三个重度抑郁症患者样本中。 因此，治疗-预测的模型与基线抑郁的严重程度无关。 由于SELSER算法对潜在信号实现的低维约束，因此在每个模型中只得到几个潜在的信号（补充图3）。 , 3c）。
2.5K20发布于 2020-04-16 - 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。 近年来，基于人工智能的自动抑郁检测技术越来越突出。这些基于人工智能的抑郁检测技术通常涉及使用各种类型的生理或行为数据，例如面部表情，语音记录，文本和脑电图，通常在参与者的访谈期间记录。 每个片段都标注了[-3,3]范围内的情感强度。该数据集分为三个部分，训练集(1,284段)、验证集(229段)和测试集(686段)。 CMU-MOSEI: 它类似于CMU-MOSI，但规模更大。 CMU-MOSEI中的样本被标记为[-3,3]范围内的情感强度和6种基本情绪。因此，CMU-MOSEI可用于情感分析和情感识别任务。 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。
37710编辑于 2024-11-15 - 来自专栏思影科技
AJP：大脑功能连接的内在模式在调节重度抑郁患者抗抑郁治疗反应中的作用
评估 17项汉密尔顿抑郁量表（HAM-D）作为本研究主要指标的评估工具，在EMBARC研究的基线和该研究第一阶段的第1、2、3、4、6、8周分别进行了评估。 17项条目的加和作为总分，总分越高表示抑郁症状越重。 MRI数据采集 用3-T核磁系统进行MRI扫描。T1结构和静息态功能磁共振成像(rsfMRI)数据在同一扫描时段获得。 因变量是每次随访时的抑郁严重程度（基线和第1、2、3、4、6和8周），自变量包括：功能连接、时间（随访）、治疗方式、临床中心和他们之间的交互作用（所有的变量和他们之间的交互作用见附表S4）。 附表S3：安慰剂治疗缓解组以及未缓解组的基线人口学和临床特征 ? 功能连接调节变量 经多重比较校正后，线性混合效应模型显示有138个全连接组显著调节变量。 支持舍曲林治疗的连接模式为: 1)高阶关联网络的网络内(DMN)和网络间(DMN和ECN)的连接增高; 2)海马与LN、SMN的连接性增高; 3)丘脑与LN的连接性降低。
1.8K20发布于 2019-12-25 - 来自专栏思影科技
重度抑郁症患者的脑龄
为了在这些测试样本中评估模型的性能，我们计算了 (1) MAE， (2) 预测脑龄和实际脑龄的pearson 相关系数， (3) 模型解释方差的比例 (R2) 。 3. 结果 3.1 脑龄预测性能 在对照组训练集中，经交叉验证，脑结构测量值可预测实际年龄，男性MAE为6.32 (SD 5.06) 岁，女性为6.59 (5.14) 岁。 、年龄2、性别和扫描站点调整后，MDD患者的brain-PAD比对照组高+1.08 (SE 0.22) 岁 (p<0.0001，Cohen's d=0.14，95%置信区间：0.08–0.20) (图3) 图3 病例-对照组的脑龄差异。 MDD患者和对照组brain-PAD (脑龄差，预测脑龄- 实际年龄) MDD。组水平分析显示，MDD患者的brain-PAD显著高于对照组。A. 密度图，B. 最后，相比于较小的组间差异，对照组和MDD组的brain-PAD组内差异较大 (图3)，使得难以在个体水平上使用该指标来区分患者和对照组。
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 CeA中的SOM神经元（SOMCeA）直接投射到外侧缰核（lateral habenula），而外侧缰核是与抑郁相关的脑区。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。 ；3）系统巩固期间记忆的定性转换，产生抽象的，类似于“要点”的记忆表征。 3.Journal of Neuroscience：丘脑-皮层之间的脑电信号耦合在人类运动执行中起着关键作用 近期来自美国佛罗里达大学的研究者在Journal of Neuroscience杂志发表题目为
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。 这些话语被手动注释为[-3，3]之间的连续意见评分，其中-3/+3表示强烈的消极/积极情绪。 2. 该数据集包含23453个带注释的视频片段（话语），来自5000个视频，1000个不同的扬声器和250个不同的主题 3. 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 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】MSA+抑郁症模型总结（三）
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。 这些话语被手动注释为[-3，3]之间的连续意见评分，其中-3/+3表示强烈的消极/积极情绪。 2. 该数据集包含23453个带注释的视频片段（话语），来自5000个视频，1000个不同的扬声器和250个不同的主题 3. 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。 更多内容详见： https://www.aspiringcode.comuid=2f3a8c82324141c48058d8e14f59b3ce
60610编辑于 2024-11-11 - 来自专栏新智元
读博读到抑郁！在读博士如何摆脱精神内耗？
然而，当读博变成一种负担，甚至成为抑郁的根源，博士生们该如何排解，走出精神内耗的旋涡呢？ 读博于你，是怎样的一种体验？ 最近，reddit上一位网友倾诉了自己读博期间抑郁了的经历。 我的男朋友很忙，每周只有一个晚上有时间给我打电话，我们大约每3个月见一周一次。 我尝试在这里交朋友，但这是一个非常缓慢的进展。在我的实验室小组中，我交不到任何朋友，他们总是背着我聚会。
73420编辑于 2023-02-24 - 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。 通过检验观察到抑郁症严重程度评分与模型预测的抑郁症严重程度评分之间的相关性，得到了来自训练集的 within-circuit (回路内) RSFC，并在测试集中进行了测试（图3A.B）。 全脑模型（图 3E，F）表现出与当前的抑郁症症状 有显著相关（r = .19 (p = .038)和MSE = .34 (p = .047)），但与18个月后的抑郁症症状无关( r = .11 (p = 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 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（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。 每个片段都标注了[-3,3]范围内的情感强度。该数据集分为三个部分，训练集(1,284段)、验证集(229段)和测试集(686段)。 CMU-MOSEI: 它类似于CMU-MOSI，但规模更大。 CMU-MOSEI中的样本被标记为[-3,3]范围内的情感强度和6种基本情绪。因此，CMU-MOSEI可用于情感分析和情感识别任务。 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。 更多内容详见： https://www.aspiringcode.comuid=2f3a8c82324141c48058d8e14f59b3ce
60710编辑于 2024-11-09 - 来自专栏架构师之路
为什么程序员更容易抑郁？是因为...
，压力巨大； （2）工作与生活失衡； （3）房贷，老人，孩子... 【3】 为什么抑郁症会有这三个共性特征，是不是玄学？ 不是玄学，这里面的大逻辑是： 高目标高要求的优异者，在自我目标未达成时，经常会有挫败感。而挫败感，往往是其他负面情绪的源头。 【4】 怎么知道自己是不是抑郁症？ 抑郁症通常有这样一些表征。 “内心强大”的人，必须要有良性的自我价值评判体系： （1）用内在标准评价自己，而非“别人的期望”； （2）以积极的方式看待自己，不只关注自己的缺点； （3）客观与理性的认识自己，不完美是正常的； （ 关于抑郁症，总结这么三句话： （1）压力大时，找人聊聊（外部释压）； （2）人为自己而活，别人的看法没这么重要（内部疏导）； （3）有情绪是正常的，不要焦虑，持续症状要重视，要咨询专家； 【7】 大概率
67020编辑于 2023-08-10 - 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。 每个片段都标注了[-3,3]范围内的情感强度。该数据集分为三个部分，训练集(1,284段)、验证集(229段)和测试集(686段)。 2. CMU-MOSEI中的样本被标记为[-3,3]范围内的情感强度和6种基本情绪。因此，CMU-MOSEI可用于情感分析和情感识别任务。 3. 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。 更多内容详见： https://www.aspiringcode.comuid=2f3a8c82324141c48058d8e14f59b3ce
78410编辑于 2024-11-09 - 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。 我曾在抑郁状态下试图自杀，结果昏迷了很短一段时间，所以我知道这是我必须控制的事情。” 研究人员Sheth表示，“我们研究的目标是找到一种个性化治疗的方法。没有两个人有相同的抑郁经历。 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。 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Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：开始抑郁
题目描述：开始抑郁 附件下载 打开压缩包发现一张图片，解压出来，直接查看没有发现异常 观察图片大小发现过大，4.5M，推测为混合了其他文件 发现zip文件头，直接将格式改为zip解压得到两个文件
47620编辑于 2022-01-13 - 来自专栏AI掘金志
李飞飞团队最新成果：通过口语和3D面部表情评估抑郁症严重程度
抑郁症现在是一个全球性问题：已经有3亿多人患有抑郁症，严重时可导致自杀。 由于社会舆论、高昂成本和治疗缺位，60%的精神性疾病患者没有获得任何精神健康服务。 在本文中，我们提出了一种机器学习方法来测量抑郁症症状的严重程度。此多模态方法使用了3D面部表情和口语，这些数据在现在的手机上很常见。 贡献：我们提出了一种机器学习方法通过去识别化的多模态数据来测量抑郁症症状的严重程度。我们模型的输入是面部关键点的音频、3D视频以及患者在临床问诊中的说话转录文本。 2、数据集 我们使用了DAIC-WOZ数据集，其中包含了抑郁症和非抑郁症患者的音频和3D面部扫描。对于每一个患者，我们都提供了PHQ-8评分。这个语料库是用半结构化临床问诊数据创建的。 输入到我们的模型是：音频，3D面部扫描和文本。多模态句子级嵌入被装到了抑郁症分类器和PHQ回归模型里（上面没有显示）。 表1：检测抑郁症的机器学习方法的比较。
2.1K31发布于 2019-08-29 - 来自专栏量子位
“毒蘑菇”治重度抑郁，获美国“突破疗法”
用于治疗难治型抑郁症（treatment-resistant depression，TRD) 第二次：今年11月，Usona研究所正在对重度抑郁症（major depressive disorder，MDD 将尝试单剂量裸盖菇素的抗抑郁效果。 重度抑郁症患者已经像活在灾难里了。 比得抑郁症更痛苦的是得了难治型抑郁症，连药都不帮他们： 大约有30%的重度抑郁症（MDD）患者属于难治型抑郁症（TRD），现有的药物治疗对他们的疗效不理想。 在这之后，科学家在抑郁症患者身上重复了同样的试验，得到了类似的结果。 ? 全脑扫描显示，治疗后的大脑，杏仁核以及颞皮质的脑血流量(CBF)减少。 但是看到科学家如此努力寻找一切可用的药物，正在经受抑郁症煎熬的小伙伴们有没有感受到一丝丝安慰呢。
60520发布于 2019-12-19 - 来自专栏思影科技
经颅磁刺激治疗老年抑郁症
方法：系统回顾已发表的TMS治疗GD抗抑郁疗效的文献。2021年3月，在PubMed、Embase和PsycINFO数据库中搜索同行评议期刊上的英文文章。 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)。 在综述的RCTs中，有6个报告了反应率，其中有3个发现真刺激组和假刺激组之间反应者数量有显著差异。报告缓解率的5项RCTs中，有3项发现真刺激组和假刺激组之间存在显著差异(表3)。 图3. 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 - 来自专栏腾讯举报中心
当我们讨论抑郁时，我们误解了什么？
“她那么爱笑，怎么可能抑郁呢？” “矫情”、“软弱”、“想太多”… 关于抑郁，也许你也有过这样的误解 ▼ 向左滑动查看真相 向左滑动查看真相 向左滑动查看真相 向左滑动查看真相 向左滑动查看真相 向左滑动查看真相 向左滑动查看真相 向左滑动查看真相 抑郁并不是“矫情”，除了正确的治疗，患者也需要也有身边人的陪伴、理解和包容。 ，在这里，我们共同讨论与心理健康有关的那些事儿，科普常见问题，辨别“抑郁”与“短暂情绪”，学会陪伴与倾听 …一起穿越黑暗，迎来微光。
56120发布于 2021-10-11
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