抑郁症患者中与自杀行为有关的γ振荡研究 引言 自杀是全球范围内最严重的人类行为之一，尤其在患有严重抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）的患者中尤为常见。研究表明，在自杀死亡的人群中，大约一半的人曾被诊断为MDD。尽管其重要性巨大，但MDD患者中自杀行为的神经基础依然尚未完全理解。MDD患者可能对负面情绪脸部表情存在注意力偏差，从而导致自杀风险增加。然而，目前对这一注意力偏差及其神经生物学机制的研究还不够详尽。γ频段振荡已被认为与情绪面部表情以及情绪调节功能密切相关。本研究旨在探讨MDD患者中γ频段振荡与自杀风险之间的关系。 研究来源 本研究由Southeast University和Nanjing Medical University等机构的研究人员联合撰写...

基于图的条件生成对抗网络用于生成合成功能性脑网络诊断重度抑郁症 研究背景： 重度抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）是一种广泛存在的精神障碍，影响数百万人的生活，并且对全球健康构成重大威胁。研究表明，通过静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）提取的功能连接性（functional connectivity, FC）能够揭示与MDD相关的功能连接模式，在精准诊断中起到重要作用。然而，由于相关数据的有限性，为稳健的MDD诊断带来挑战。为应对这一挑战，近年来一些研究尝试使用深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）架构来构建生成对抗网络...

背景介绍 抑郁症，尤其是主要抑郁障碍（Major Depressive Disorder，简称MDD），是一种广泛而致残的心理疾病，常被形容为“心理感冒”。许多患有MDD的人会经历持续的悲伤、无望感、认知障碍和对日常活动的失去动机等症状，严重影响个人和社会生活。在全球范围内，抑郁症的影响极其严重，超过3.4亿人受到不同程度的抑郁症的困扰。此外，新冠疫情及其防控措施，如社交隔离和悲伤情绪等，更是加剧了抑郁症的普遍性。据预测，到2030年，抑郁症将成为导致残疾的首要原因，超过心血管疾病，而每年由抑郁症导致的死亡人数预计将达到一百万。鉴于其高患病率、高致残率、高死亡率和高复发率，及时发现和干预抑郁症尤为重要。 传统上，抑郁严重程度的评估依赖于临床评估和面试，如Beck抑郁量表（BDI-II）和汉密...

GCTNet：基于EEG信号检测重度抑郁症的图卷积Transformer网络 研究背景 重度抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）是一种普遍的精神疾病，其特征是显著且持续的低落情绪，全球约有超过3.5亿人受到影响。MDD是导致自杀的主要原因之一，每年约有80万人因此丧生。当前MDD的诊断主要依赖于患者的自我报告和临床医生的专业判断。然而，诊断过程的主观性可能会导致不同医生之间的一致性较低，从而可能产生不准确的诊断。研究发现，被诊断为MDD的一般医生的正确率仅为47.3%。因此，探索客观可靠的生理指标，并采用有效的方法及时识别MDD，对于促进早期诊断和干预至关重要。 论文来源 本论文由Beijing Advanced Innovation Center for ...