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我院谢宛青教授团队研发抑郁症智能诊断系统
发布日期:
2022-11-07
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近日,我院谢宛青教授课题组在著名学术期刊计算机医学成像和图形学(Computerized Medical Imaging and Graphics)》(中科院二区,IF=7.422)上发表题为《基于CNN-LSTM模型的焦虑抑郁多模态融合诊断(Multimodal Fusion Diagnosis of Depression and Anxiety Based on CNN-LSTM Model)》的学术论文。谢宛青为本论文第一作者,副教授程明媚为本文通讯作者

近年来,抑郁症、焦虑症患病率不断上升,此外,传统量表诊断方式受限于医生水平、状态等因素,并存在诊断过程不易量化等问题,容易造成误诊、漏诊,也使得抑郁、焦虑量化的诊断成为了颇具挑战性的难题。因此,如何开创新的高效且便捷的抑郁焦虑诊断系统,辅助临床诊断,推动大规模筛查,成为了全社会的迫切需求。该研究将抑郁自评量表(Self-Reported Depression Scale, SDS)、焦虑自评量表(Self-Reported Anxiety Scale , SAS))与填写量表同时期的视频信息结合,基于深度学习技术构建多模态抑郁焦虑诊断与筛查系统。

基于被试者的视频信息,该系统首先定位被试者面部区域,然后通过构建CNN-LSTM模型,探索并分析面部表情与动作特征,并在网络中融入焦虑自评量表和抑郁自评量表得分信息。通过对自评量表和视频两种模态信息的综合判断,形成对焦虑、抑郁的最终诊断结果。(生物医学工程学院)

论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895611122000982?utm_campaign=STMJ_AUTH_SERV_PUBLISHED&utm_medium=email&utm_acid=266700456&SIS_ID=&dgcid=STMJ_AUTH_SERV_PUBLISHE



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