背景：抑郁症是导致残疾的主要原因之一，包括患者的主观生活质量（QOL）受损。 不幸的是，在一般实践中，只有一小部分得到正确的诊断和治疗。 本研究旨在确定抑郁症患者的主观生活质量。 方法：使用世界卫生组织生活质量仪器（WHOQOL-BREF）对18岁及18岁以上成人的代表性样本（病例和对照各100例）进行QOL评估。 还对受访者的社会人口统计学因素进行了评估。 使用Mini International Neuropsychiatric Interview评估了严重的抑郁症。 抑郁的严重程度使用汉密尔顿抑郁量表进行评估，整体功能通过整体功能评估量表进行评估。 结果：参与者的大多数是女性（62.0％）和年轻，平均年龄为39.11±12.40岁。 与健康人相比，抑郁症患者的总体主观QOL（P <0.033），身体（P <0.002），心理（P <0.001），社会（P <0.006）和环境（P <0.048）域明显受损。控制。 与健康对照组相比，抑郁症患者的整体功能也受损（P <0.001）。 结论：研究发现，抑郁症是一种严重的疾病，会影响患者对其生活质量的看法。 因此，非常有必要创新更好的治

基于文本的抑郁症分析 本文源代码 先决条件 所需的python包可以在requirements.txt找到。 torch==1.2.0 kaldi_io==0.9.1 bert_serving_server==1.9.6 pytorch_ignite==0.2.0 numpy==1.16.4 librosa==0.7.0 tabulate==0.8.3 mistletoe==0.7.2 scipy==1.3.0 tqdm==4.32.2 pandas==0.24.2 fire==0.1.3 imbalanced_learn==0.5.0 allennlp==0.8.5 gensim==3.8.0 ignite==1.1.0 imblearn==0.0 nltk==3.4.5 plotnine==0.6.0 scikit_learn==0.21.3 PyYAML==5.1.2 预训练模型

Matlab Hill代码可塑性模型 突触促进模型，抑郁症 我根据[1]中描述的方程式创建了一个用于突触促进和突触抑制的机械模型。 这是由我在华盛顿大学的Neusci 301（细胞和分子神经科学导论）中进行的实验所启发的。 在这些实验中，研究了小龙虾浅屈肌及其相关神经支配的突触传递。 我们从神经中的突触前细胞和肌肉中的突触后细胞记录下来。 我们能够以各种频率刺激神经并记录肌肉中的EPSP，从而使我们能够研究高频刺激对突触强度和突触可塑性的影响。 我们观察到较高频率刺激的混合可塑性（促进和抑郁同时发生），这启发了我以计算方式探索这些现象背后的机制，并探索了是否可以对混合可塑性进行建模。 我们的几个实验文件都包含在此处。 背景 大脑中的交流发生在突触，即神经元之间的微小间隙。 在这些突触中，神经递质从突触前的末端释放到囊泡（小包）中的突触后结构。 神经递质介导突触后神经元的电React。 突触活动通常会导致突触强度发生变化（突触前细胞在引起突触后细胞中产生电响应方面的成功程度。）这种现象称为突触可塑性。 突触可塑性可以是长期的或短期的。 短期突触可塑性有几种形式。 一种是突触促进，一种突触

三位一体的项目 音乐，香气和视觉色彩显示在抑郁症上的综合疗法

基于数据挖掘的针刺治疗抑郁症腧穴配伍规律研究.pdf

使用卫生保健数据预测抑郁 作者：Vivienne DiFrancesco 可以在找到用于探索该项目中使用的数据的配套仪表板 该存储库的内容是对使用机器学习模型来预测使用医疗保健数据的人的抑郁症的分析。 希望可以使这项工作易于访问和复制，因此对这种分析进行了详细说明。 储存库结构 README.md：此项目审阅者的顶级自述文件 first_notebook.ipynb：从数据清理阶段开始在jupyter笔记本中进行分析的叙述性文档 second_notebook.ipynb：在项目的探索阶段清理数据之后开始的叙述性文档的延续 PredictingDepressionSlides.pdf：项目演示幻灯片的PDF版本 project_functions文件夹：包含编写用于first_notebook和second_notebook的自定义函数 仪表板文件夹：包含用于创建此项目的配套仪表板的文件

通过患者健康问卷9和自然语言处理对抑郁症进行分析

严重抑郁症（MDD）的治疗管理一直具有挑战性。 但是，基于脑电图（EEG）预测抗抑郁药治疗结果可能有助于抗抑郁药的选择，并最终改善MDD患者的生活质量。 在这项研究中，提出了一种涉及预处理.EEG数据的机器学习（ML）方法，以对选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIs）进行此类预测。 为此目的，实验数据的采集涉及34位MDD。患者和30位健康对照。 因此，基于小波变换（WT）分析，构造了包含脑电数据时频分解的特征矩阵，称为脑电数据矩阵。 但是，所得的EEG数据矩阵具有较高的维数。 因此，根据标准，即接收机工作特性（ROC），基于基于等级的特征选择方法来进行尺寸缩小。 结果，在分类模型（即逻辑回归（LR）分类器）的训练和测试过程中，最重要的特征被识别并被进一步利用。 最后，通过10次交叉验证（10-CV）的100次迭代来验证LR.model。 将分类结果与短时傅立叶变换（STFT）分析和经验模态分解（EMD）进行了比较。 从额叶和颞叶脑电图数据中提取的小波特征具有统计学意义。 与STFT和EMD等其他时频方法相比，WT分析显示出最高的分类准确性，即准确度= 87.5％，灵敏度= 95％和

机器学习在抑郁症领域的应用

近年来，结构性磁共振成像（sMRI）和功能性磁共振成像（fMRI）被广泛应用于抑郁症研究。从结构形态学、结构网络、功能网络3个角度探索抑郁症患者的大脑异常，了解其发病机制，辅助医生临床诊断、治疗和预后。目前大量研究发现抑郁症患者的海马体、杏仁核出现不同程度的萎缩，脑网络的连接强度、图论属性等均出现显著异常，且出现异常的脑区对应于人的情绪调节、注意力和认知控制等功能，异常的程度与抑郁的严重程度呈现高度相关性。从不同角度对抑郁症的研究现状进行综述，并对未来的研究提出了建议。