Neurosci Bull|华南理工李远清/广州医科大学曹丽萍团队开发一种基于情感脑机接口和静息态脑电图的青少年抑郁检测方法

学术   2024-11-29 00:01   上海  

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来源神经科报学通

责编︱王思珍


抑郁症Depression)在青少年群体中日益普遍,对他们的生活产生深远的负面影响。及早发现并治疗抑郁症对于减轻疾病负担至关重要。然而,当前的诊断过程往往复杂且缺乏客观的生物标记的限制。

本研究的aBCI系统针对抑郁症患者常见的情感症状设计,这些症状包括持续的抑郁情绪、快感缺乏以及难以通过有效的情绪调节策略来改善情绪。该系统包含四种范式,分别为积极情绪神经反馈脑机接口、中性情绪神经反馈脑机接口、静息态睁眼和静息态闭眼范式。


近日,华南理工大学李远清/广州医科大学曹丽萍团队在Neuroscience Bulletin期刊上发表了题为A Method for Detecting Depression in Adolescence Basedon an Affective Brain-Computer Interface and Resting-StateElectroencephalogram Signals的文章。为了解决这些问题,本研究建立了一个情感脑机接口 (Affective Brain-Computer Interface, aBCI)系统,以采集脑电数据,并基于aBCI和静息态脑电(Resting State Electroencephalogram, rsEEG)信号的构建了多模态融合的计算机辅助抑郁检测模型。


本研究招募了40名被诊断为抑郁障碍的青少年以及40名与其性别和年龄匹配的健康对照组。通过提取不同模态下的脑电信号微分熵特征,并运用特征融合技术,研究人员最大程度地保留了大脑信号中的丰富信息。随后,采用决策融合方法构建了最终模型,从而优化了抑郁症检测模型,进一步提升了检测的准确性和稳健性。


实验过程如图1A所示,包含静息态睁眼与静息态闭眼范式(图1B, 1C)以及情绪神经反馈脑机接口范式(图1D, 1E)。

研究结果显示,本研究的抑郁检测模型在跨60名被试(抑郁症患者/健康对照 = 30/30)的五折交叉验证中达到了86.54%的抑郁健康分类准确率。随后,研究人员在另外20名被试(抑郁症患者/健康对照 = 10/10)的独立测试集上评估了模型,准确率达到了88.20%进一步的分析表明,相较于单一模态脑电信号,多模态脑电特征融合展现出更高的抑郁检测能力。此外,本研究还观察到,在不同任务范式下,健康受试者和抑郁症患者的大脑活动模式存在明显差异,尤其在积极情绪神经反馈范式中表现尤为显著。


文章结论与讨论,启发与展望

综上所述,这些结果表明,基于脑电信号的aBCI系统不仅可用于用户的情绪调节训练,而且为抑郁检测提供了有效的新途径,并具备潜在的抑郁干预应用价值。


原文链接:https://link.springer.com/article/10.1007/s12264-024-01319-7


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