- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏算法之美
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。 作为互联网从业者，应该记得：华为老总任正非给公司患抑郁症员工的一封信： 《 要快乐的度过充满困难的一生 》 华为不断地有员工自杀与自残，而且员工中患忧郁症、焦虑症的不断增多，令人十分担心。 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。
1.1K70发布于 2018-04-13 - 来自专栏思影科技
前额叶皮层和抑郁
因此，将这些测试中增强或减少挣扎分别与抑郁和抗抑郁行为等同时，需要谨慎。 例如，在风险方面，越来越多的研究将终生重度抑郁症患者的未受影响(从无抑郁且无症状)的一级亲属(如儿童、同卵双胞胎)(“高风险”组)与“低风险”组(如父母无抑郁的儿童)进行了比较。 针对前者(如图2)，一些研究正在探索对在抑郁中失调的特定的前额叶区域和回路进行中央干预会有怎样的抑郁相关的行为效应。在一些情况下，也评估了已知的抗抑郁药改善这些干预诱发效应的能力。 最后，当在没有明确说明的情况下解释一项描述抗抑郁药物的研究结果时，应该谨慎说它改善了“抑郁”。 有报道强调了一个早期和持久的过程，发现在4-6岁的抑郁儿童中杏仁核对负面刺激的过度活跃，并在患有重度抑郁症的青少年中持续存在，并出现在患有重度抑郁症的完全缓解的成年人中。
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
抗抑郁药已被广泛使用，但其疗效仅为适中，部分原因是重度抑郁症的临床诊断包含生物异质性条件。 该研究通过EEG计算模型促进了对抗抑郁药治疗的神经生物学理解，并为抑郁症的个性化治疗提供了临床手段。 文献导读 目前，重度抑郁症是根据临床标准定义，包括神经生物学表型的异质性组合。 这种异质性解释抗抑郁药的中等优势（Cohen’s d = 0.3）。以往的研究发现，rsEEG（theta: 4-7Hz; alpha: 8-12Hz）能识别抑郁症治疗-预测的异质性。 此外，45/72名患者获得了抑郁期间失败的抗抑郁药物试验的数量信息，发现失败试验数量与rsEEG舍曲林特征预测HAMD提高的幅度具有负相关。 ? SELSER模型的属性支持其在临床护理和未来抑郁症研究中（基于个体预期的抗抑郁药物特异性治疗结果）的潜在作用。
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。 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。
37010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。
1.7K20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. 在MDD患者中，我们还使用线性混合模型检查brain-PAD与临床特征的相关性，包括复发状态 (首次发作与复发发作) 、扫描时抗抑郁药的使用 (是/否) 、缓解状态 (目前抑郁与缓解) 、研究纳入时的抑郁严重度 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。 然而，扫描时服用抗抑郁药物的患者可能有更严重或更慢性的疾病过程。因此，抗抑郁药使用者的brain-PAD更大，可能是被疾病的严重程度或病程所干扰的假象。
66740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。
73400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。
52511编辑于 2024-12-20 - 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。
72420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
临床措施： 使用抑郁和焦虑症状量表( IDAS-II) 对青少年的情绪和焦虑症状进行了测量。( IDAS-II) 测量抑郁和焦虑，以及包括一个常用的抑郁量表的个体症状。 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 总的来说，10 FCV 分析显示，within-circuit 模型中，当前和18个月后的抑郁症状存在显著相关性。将 RSFC 空间扩大到抑郁回路之外的脑区并没有增加抑郁症状的相关性。 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
90910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。 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。
58510编辑于 2024-11-11 - 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。 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，在模型的实际应用或测试阶段，我们仅使用多模态任务的输出 \hat{y}^m 作为最终的情感或抑郁程度预测结果。 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。
58910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。 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。
74310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...
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。
65620编辑于 2023-08-10 - 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
47420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.
58830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。
60020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
大约20-40%的抑郁症患者没有受益于传统的抗抑郁药物干预，包括药物和心理疗法。 难治性抑郁症的患病率在老年人中较高，而传统的抗抑郁药物治疗对年轻抑郁症患者有显著疗效，但老年人往往缺乏强劲的疗效。 与老年抑郁症相关的病理生理学和神经网络 当前的模型将抑郁症概念化为一种与分布式脑区改变相关的网络紊乱(图1)。 具体来说，sgACC在抑郁症中是过度活跃的，而这种过度活跃的减少与抗抑郁反应有关。相反，L-DLPFC在抑郁症中是低活跃的，而活跃性的增加与抗抑郁反应有关。 图1. 在老年抑郁症框架内优化方案以提高TMS临床疗效的最新进展 在本节中，我们将介绍TMS治疗抑郁症的最新进展，并讨论它们治疗GD的局限性。我们目前对TMS抗抑郁机制的了解仍然有限，其治疗效果也不理想。
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。 ADD 我能接受，但是第二型双向情感障碍我实在无法理解，因为这是由轻度狂躁和重度抑郁组成的，在我看来，只有狂躁的人才会患上这种毛病。 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。 如果你正与抑郁、焦虑或其他精神疾病作斗争，请考虑去找找专业的心理医生。人们往往羞于承认他们在看心理医生，但这完全没有必要。
1.9K30发布于 2020-05-26 - 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。
55920发布于 2021-10-11
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