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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。
35410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。 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。 重要的是，在一个由全球多独立样本组成的大型异质性数据集中，基于常用的灰质测量，是否能证实抑郁症的衰老模式。 (+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 ( 神经免疫机制 (如促炎细胞因子) 影响生物学过程 (如突触可塑性)，而在抑郁症中炎症生物标记物通常失调。
64940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。
71800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。
49211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.
57230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。 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。
56710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。
69010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
(文末点击浏览） 青春期是一个以情感和认知的变化为特征的时期，并且该时期也是一个抑郁症急剧增加的时期，尤其是发生在女性中。但是，关于青春期抑郁症的神经回路却知之甚少。 （B）与抑郁症相关的神经回路的解剖学覆盖情况。 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 重要的是，在根据within-circuit 模型解释了抑郁症状方差之后，extended-circuit 模型在当前抑郁症症状（△R2=-0.01，p=0.588）和出现抑郁症状后18个月（△R2=-
88610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。 这一框架将特别应用于情感疾病（例如抑郁症、自闭症）的检测任务，旨在为医学心理学等相关领域提供有力支持。此外，我还引入了幽默检测数据集，以期在情感识别的广度上有所拓展。 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。
54810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
经颅磁刺激(Transcranial magnetic stimulation, TMS)是一种已被证实的治疗年轻人难治性抑郁症的干预手段，但TMS对老年人抑郁症的疗效仍不清楚。 抑郁症是世界范围内的一种常见病，是晚年心理困扰和情感痛苦的最常见表现。抑郁症是世界范围内残疾的主要原因，与老年人许多功能领域的重大损伤和生活质量的大幅下降有关。 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)。 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。
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。
59620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。 然而，SD在抑郁症中的神经影像学研究仍然很少，并且尚不清楚SD如何通过调节大脑网络连接来改善抑郁症状。ECTECT可能主要通过调节FPN和DMN不同组成部分之间的FC来缓解抑郁症状。 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。
65420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。
77430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
数据集A和C显示了相似的年龄分布、抑郁症严重程度（中度到强度），以及以前抑郁症发作的次数（几次，通常不是第一次）。 2.4 抑郁症的严重程度数据集A所有患者使用自评量表（BDI得分）和临床评定量表（Hamilton；HAMD得分）评估抑郁症严重程度，选择了33名患者。 在去除一个极端值后，纺锤波振幅与发作次数之间的关系以及与抑郁症严重程度或结果之间的关系都不明显。纺锤波密度与抑郁症严重程度、结果或发作次数之间的关系也不明显。 此外，抑郁症的诊断是主观的和可变的：它依赖于九个症状（DSMV）中的至少五个的自我报告，其中256个组合可以被诊断为抑郁症。 反过来，年龄越大，抑郁症发作的时间越长，发作的次数越多。可能，程序性记忆的持久变化可能以累积的方式发生，而在急性抑郁症状态下，还没有发生可观察的变化。
71050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。”
57660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。
33410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%。 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。 谷氨酸是抑郁症病理的主要介质，也是抗抑郁药的靶点，其清除和代谢与抑郁症患者这些区域的体积变化有关。所有这些研究都表明抑郁症网络功能障碍的生理和神经化学基础，但未来的工作需要澄清这些问题。 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。
2.9K32发布于 2021-04-23 - 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
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
腾讯云开发者
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