心理所研究通過步態識別個體的抑鬱症

抑鬱症是一種非常普遍的精神疾病,現時全世界的範圍內已有超過3億的抑鬱患者。這其中的一個重要原因就是抑鬱症診斷的困難。囙此,研究更有效的識別抑鬱的方法具有非常重要的意義。姿態症狀已被證明是抑鬱症的基本表現。已有研究表明,個體姿態控制所涉及的大腦神經網路與抑鬱症也密切相關。

抑鬱症是一種非常普遍的精神疾病,現時全世界的範圍內已有超過3億的抑鬱患者。雖然針對抑鬱患者有多種治療手段(如藥物治療、心理療法等),但只有不到一半的患者接受了正確的治療。這其中的一個重要原因就是抑鬱症診斷的困難。具體而言,在抑鬱初篩的過程中,初級保健醫生常常不能有效地識別有抑鬱症狀的患者;同時,基於量表的抑鬱診斷方法可能帶來誤診的風險。囙此,研究更有效的識別抑鬱的方法具有非常重要的意義。

姿態症狀已被證明是抑鬱症的基本表現。已有研究表明,個體姿態控制所涉及的大腦神經網路與抑鬱症也密切相關。與健康個體相比,抑鬱患者在行走過程中的頭部垂直運動减少、肢體動作幅度更小、步態速度更低。

中國科學院行為科學重點實驗室朱廷劭研究組使用微軟Kinect智慧體感設備採集被試的步態行為數據識別抑鬱狀態。Kinect智慧體感設備具有無侵擾、低成本、易於使用的優點,它可以以30 Hz取樣速率捕獲人體25個軀體關節的三維座標變化,而且其在動作捕捉和動作監測的有效性已經被驗證。

該研究共招募了126名抑鬱症患者和121名健康者。病例組為市屬某精神衛生醫療機構的抑鬱症患者,其診斷結果是由精神科醫生根據《精神障礙診斷與統計手册》完成的。對照組是從社會招募的健康人群。所有被試在6米*1米的人行道上自然地來回行走兩分鐘,放置在一端的Kinect智慧體感設備記錄下其步態數據(圖1)。

圖1:實驗場景示意圖

研究者對收集數據進行了預處理。首先對數據進行切分,即截取每個被試正面朝向Kinect智慧體感設備行走過程中2個步態迴圈的數據,目的是為了消除大量重複數據導致的計算效率低和數據冗餘問題;然後利用低通濾波器分別對25個軀體關節的數據進行去噪處理。數據預處理完成後,研究者選取了10個運動學特徵、300個時域特徵和825個頻域特徵,最後使用邏輯回歸分析探究不同類別步態特徵對抑鬱識別的貢獻,並利用機器學習科技訓練抑鬱識別模型。

多元邏輯回歸分析結果顯示,運動學、時域和頻域特徵可以解釋因變數(抑鬱)的變異性分別為12.55%、58.36%和60.71%。同時,利用機器學習科技構建的基於步態特徵的抑鬱識別模型是有效的(敏感性=0.94,特异性=0.91,AUC=0.93)。這些結果表明:抑鬱可以反映在步態中,不同類型的步態特徵對抑鬱識別的貢獻不同;基於機器學習科技實現抑鬱的自動化識別是有效的。

該研究探索了通過步態數據識別抑鬱狀況的可能性,結果表明不同抑鬱狀況具有特异性的步態表達,使其可以被識別。與傳統心理測量方法相比,基於步態數據的抑鬱識別方法具有無侵擾、可回溯、自動化等特點,囙此將該方法與傳統測量方法相結合能够有效地提升心理測量的應用範圍與量測效率。

該研究成果已線上發表於Frontiers in Psychiatry。

論文資訊:

Wang Y,Wang J,Liu X,Zhu T(2021).Detecting Depression through Gait Data: Examining the Contribution of Gait Features in Recognizing Depression.Front.Psychiatry.doi: 10.3389/fpsyt.2021.661213

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資料標籤: 抑鬱狀態 步態分析
本文標題: 心理所研究通過步態識別個體的抑鬱症
永久網址: https://www.laoziliao.net/doc/1656062977811290
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