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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。 很遗憾乔任梁因为换上了抑郁症，最终走上了不归路。乔任梁获得《加油!好男儿》全国亚军后，正式踏上了其明星的生涯。本来是一个很有前途的演员，以这种方式结束自己的生命，令人唏嘘不已。 为什么程序员也是抑郁症的易感人群？ 1）典型理工男的性格，大多数不善于表达自己的心声，遇事容易闷闷不乐。 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。 5 与人为善 良好的人际交往与事业的成功相辅相成，它们的关系是互动的，要与人为善。“大事清楚小事糊涂”，郑板桥一句“难得糊涂”传诵至今，就是因为道出了人生至理。
1.1K70发布于 2018-04-13 - 来自专栏思影科技
前额叶皮层和抑郁
同样，在一项5年的自然前瞻性研究中，右侧dACC和右侧额下回的GMV有助于疾病轨迹预测；具体来说，这些区域的体积越大，就预示着在5年内有更好的临床结果和更低的抑郁症状。 值得注意的是，类似的区域出现在一项为期5年的前瞻性研究中，该研究评估了母亲患有抑郁症、从不抑郁的女儿(10-15岁)。 (如图5)(在这里，我们将区域11和13称为中央OFC，将区域14称为内侧OFC。） 图5 奖赏预期过程中抑郁者的眶额叶异常激活 中央眶额叶(见绿色)和外侧眶额叶(见红色)区域，与对照组相比，抑郁症严重程度较高的个体(见方块)在奖赏预期过程中对不同奖赏值的敏感度降低，对非奖赏(无赢结果) 特别是，每周向外侧OFC注入5-HT2a激动剂后，对蔗糖的偏好降低，这反映了慢性应激后所看到的影响。
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
公式5是凸优化问题。用加速近端梯度法可以得到全局最小解。为消除由于整体功率变化而引起的被试间变异，对数据进行标准化： ? 3. 研究检验数据量对模型拟合的影响，结果发现当每个患者使用少于1.5min的两个blocks时，模型性能降低（补充图4和补充图5）。 ? rsEEG与任务态fMRI的预测显著相关（图5a），这一发现为抑郁症存在治疗反应的神经生物学表型提供了跨人群和跨评估模式的收敛性。 ? 刺激脑区有：双侧后部背外侧前额叶皮层（pDLPFC）、前部DLPFC（aDLPFC）；对照脑区有：初级视觉皮层（V1）、双侧初级运动皮层（M1）（图5b）。 为量化spTMS和EEG反应与舍曲林-预测rsEEG表型之间的相关，使用SELSER将spTMS和EEG数据与舍曲林rsEEG特征联系起来（图5c）。
2.5K20发布于 2020-04-16 - 来自专栏自动化办公
5个祖传的Python自动化办公项目，治愈你的抑郁
今天给大家分享5个免费的自动化办公项目，都是1行代码就可以实现的。提高办公效率，赶紧用起来~1、微信机器人1行代码实现微信机器人，还不来试试？ pinyin_list = pohan.pinyin.han2pinyin("笑红薯也叫程序员晚枫", style=Style.TONE3)print(f'我是带数字声调的结果：{pinyin_list}')5、
51600编辑于 2023-07-06 - 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。 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。 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。
40210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
重度抑郁症是一种精神科慢性疾病，最常见的治疗方法是使用单胺类抗抑郁药。临床发现药物治疗的预后因人而异，一些病人的症状在服用抗抑郁药后得到了极大改善而其他人则反应平平甚至没有作用。 因此，了解为什么有些病人能够获益于抗抑郁药治疗而其他人不能，将促进我们对抗抑郁治疗的生物理解，推动精神医学基于脑科学的治疗进展，提高我们识别并区分可能有良好抗抑郁药治疗预后的患者的能力。 尽管有大量关于抑郁症和抑郁症药物治疗的静息态功能研究，关于脑网络内和网络间的连接模式如何构成患者对抗抑郁药物治疗反应能力的基础却知之甚少。 参与者年龄18-65岁，通过DSM-IV轴I障碍的结构化临床访谈被诊断为重度抑郁症。简单来说，所有参与者要求抑郁症状快速自我报告≥14分并且当前未接受抗抑郁药物治疗。 HAM-D =汉密尔顿抑郁量表(17项)。 连接模式；抑郁组与健康对照组比较并且与疾病严重程度相关 与EMBARC研究中的健康对照(N=38)相比，重度抑郁患者的连接模式没有显著差异。
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
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。 我们还进行了探索性分析，以研究MDD患者较高的brain-PAD是否与人口统计学 (年龄、性别) 和临床特征 (如疾病复发、抗抑郁药物使用、缓解状态、抑郁严重程度和抑郁发作年龄) 相关。 2. 模型5特征包括76个独立的ROIs，这些ROIs是在ICV上回归的，而不是将ICV作为单独的特征包括在内。模型6包括左半球和右半球的独立特征，而不是整个半球的平均值。 重要的是，MDD亚组之间 (即，首次发作与复发发作、无抗抑郁药与抗抑郁药使用者、缓解与当前抑郁患者、早期与成年、晚期抑郁发作) 的事后比较没有显示出任何显著差异。 5.局限性和未来的研究方向 首先，由于各队列的数据收集缺乏统一性，导致相关临床特征的信息有限。
70740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 他们发现一个从中缝背核（5-HTDRN）到杏仁核的中央核（CeA）内的生长激素抑制素（SOM）表达和非SOM中间神经元的五羟色胺（5-TH）投射通路在CDS中起到关键作用。 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。 这些发现说明，5-HTDRN→SOMCeA→外侧缰核通路可能至少调控CDS的某些方面。
75000发布于 2021-01-25 - 来自专栏FreeBuf
勒索抑郁症患者，发起5万次连环网络攻击的黑客，在法国落网
曾因超过5W起网络犯罪被定罪 Kivimäki是一个名为Lizard Squad的网络犯罪集团的成员。 Kivimäki还是个少年时，就参与了一系列高调的网络攻击，并在2013年因5万多起网络犯罪被定罪。 然而，这位17岁的少年没有入狱，仅仅获得到了两年的缓刑。 假设我是另一个黑客组织，看到有人因为超过5万次黑客攻击而仅仅被判处缓刑，这样只能助长网络犯罪的风气。
36530编辑于 2023-02-24 - 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。
57511编辑于 2024-12-20 - 来自专栏思影科技
青少年女性抑郁症的内在神经回路
如果至少85% 的项目被认可，那么量表将被计算为1-5个等级的平均项目响应。 实验设计和统计分析： A、图像采集 结构像和功能像数据是使用西门子Trio 3T 扫描仪采集得到。 采集了5-6 min序列，用来研究儿童、成人和精神疾病人群静息态脑区之间的功能连接。 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 在节点之后是贡献三个连接的节点：右侧 vmPFC（MNI空间坐标：x=27，y=18，z=-21）、左侧 vmPFC（MNI坐标：x=-8，y=40，z=-21）和左侧ACC（MNI坐标：x=-5，y= 5、目前的研究结果强调了连接杏仁核、纹状体和PFC的神经回路作为早期识别和治疗抑郁症的潜在靶点的重要性。
93110发布于 2019-11-27 - 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。 由于和导师研究方向不同，他倾向于指导实验室里的其他5名博士生。基本上，如果我不要求他的帮助，他就不会主动来关心我。 现在我挣扎的主要原因，是我没有『学术思维』。 如果你现在不喜欢它，5年后也不会喜欢它。早点失败总比晚点失败好。 祝你好运，未来一切顺利。 读博这条路，一旦选择了，可能就是一条不归路。 而随年岁增加的沉没成本，又让放弃变得更加艰难。 comments/z68ref/burnt_out_and_cant_imagine_applying_to_postdoc/ https://www.reddit.com/r/PhD/comments/z5z6li
76120编辑于 2023-02-24 - 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。 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。 5. 模型结构和代码 1. 总体框架 如下图所示，MISA的功能可以分为两个主要阶段：模态表征学习和模态融合。 2. 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。 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） 5.
65110编辑于 2024-11-11 - 来自专栏架构师之路
为什么程序员更容易抑郁？是因为...
财务压力巨大； （4）身体也越来越差，心理状态也很不稳定； （5）不敢和家人诉苦，也没有朋友，非常孤独； 评论里一众留言，很多童鞋表示： 【2】 为什么程序员更容易得抑郁症呢？ 抑郁症有三个常见的特征： 其一，对自己比较严格，有较高的自我要求，有较高的目标，一般相对来说优秀。 其二，往往没有外部释放压力与负面情绪的渠道。 其三，相对内向，不善于自我疏导。 【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。 ； （2）持续出现以上现象，例如超过半个月，是不正常的，务必重视，建议立刻咨询专业医生； 【5】 压力与负面情绪人人都有，属于正常现象，如何消解，避免成为抑郁症呢？ 还是要从抑郁症出现的特征与逻辑：挫败感，外部释压，内部释压三方面说起。 其一，设定合理的目标，或者适当降低目标，增强成就感，减少挫败感，从源头掐断。
68620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（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. 5. 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。
63710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 5. 模型结构和代码 1. 总体框架 如下图所示，MMIM模型首先使用特征提取器（用于视觉和声学的固件，没有参数可供训练）和标记器（用于文本）将原始输入处理为数字序列向量。 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。
82810编辑于 2024-11-09 - 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
48520编辑于 2022-01-13 - 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.
60530编辑于 2022-08-18 - 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。
61320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
患者接受5次每日rTMS治疗，频率20 Hz，强度为80%运动阈值(motor threshold, MT)或假刺激。 5名参与者对治疗有反应(定义为HAM-D评分下降超过25%)。 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)。8项非对照试验中，有7项观察到治疗有反应者，6项观察到缓解者(表3)。 iv.观察到21名参与者的HAM-D 6项得分显著下降(蓝线表示缓解(HAM-D得分≤5))。v. iTBS后参与者的DLPFC和SGC之间的功能反相关增加。 具体来说，在SAINT过程中，iTBS每天10次，每50分钟一次，连续5天。总共18000次/天，总共90000次治疗。总的来说就是六周常规rTMS的脉冲数。
1.7K30编辑于 2022-02-28
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