【摘 要】
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背景:抑郁发作患病率高、自杀率高,对患者身心健康具有极大危害性,与之不相称的是其的诊疗可及性低,规范诊治现状仍然不乐观。如何更好地识别、诊疗抑郁发作已成为一大社会命题。而探索客观指标诊疗则有可能帮助医生实现更好识别、诊断抑郁发作的目标。抑郁发作患者的表情情感表达和动作情感表达均具有普遍性和临床意义。目前,人工智能相关技术应用于抑郁发作患者表情、动作分析的研究逐渐增多,有基于特定表情、面部表情单位、
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背景:抑郁发作患病率高、自杀率高,对患者身心健康具有极大危害性,与之不相称的是其的诊疗可及性低,规范诊治现状仍然不乐观。如何更好地识别、诊疗抑郁发作已成为一大社会命题。而探索客观指标诊疗则有可能帮助医生实现更好识别、诊断抑郁发作的目标。抑郁发作患者的表情情感表达和动作情感表达均具有普遍性和临床意义。目前,人工智能相关技术应用于抑郁发作患者表情、动作分析的研究逐渐增多,有基于特定表情、面部表情单位、局部微表情等特征的患者表情研究,也有基于运动速度、步态特征等的动作研究。既往的研究为进一步探索可行的数字化辅助识别诊断方式提供了很好的基础。基于此,本研究基于人工智能相关面部表情识别技术和人体行为分析技术,对抑郁发作患者（包括抑郁症和双相抑郁患者）和健康对照的表情和动作进行分析,比较其间存在的表情特征差异、动作行为模式差异,以探索抑郁发作可能存在的外显表情动作特征。方法:采用病例对照横断面研究与病例个案纵向分析相结合的方式,探索抑郁发作患者的面部表情和动作行为特征。在横断面研究中,各采集不少于100例的抑郁发作患者及健康对照,在个案分析中,挑选3例个案进行纵向分析。对所有参与对象均进行社会心理学量表评估及结构化访谈。在填写抑郁自评量表、焦虑自评量表等自评量表的过程中采集正面面部表情,在以汉密尔顿焦虑、抑郁量表为主要访谈纲要的结构化访谈中采集全身视频。个案在此基础上在入组后1、2、3周均进行过程性症状学评估、访谈并予面部及全身录像。最后使用面部表情识别技术分析面部表情视频,使用人体行为分析算法分析全身动作视频。在数据分析阶段利用R Studio、SPSS、Graphpad Prism软件处理表情概率数据,进行分析整合。结果:（1）病例组相较于对照组,悲伤表情出现概率较高,快乐表情出现的概率较低,差异具有显著性（Ps＜0.05）。双相抑郁和单相抑郁患者的表情概率差异并不具有显著统计学意义（P＞0.05）,轻度、中度和重度抑郁患者群体之间的悲伤表情概率呈现增高趋势,但差异尚不具统计学意义（P＞0.05）。患者的表情熵值为1.74,显著低于对照组的表情熵1.96及普通人的表情熵常模2.18,表情丰富程度较之于健康对照则更低。（2）病例组与对照组的左右肘关节、左右臀、左右踝、右膝之间的差异无统计学意义之外（Ps＞0.05）,其余病例组各关节点的动作幅度均小于对照组,差异有统计学意义（Ps＜0.05）。单相抑郁组各个关节点的动作幅度较双相抑郁组更低,但差异尚无显著性（Ps＞0.05）。在轻度、中度和重度抑郁的动作幅度研究中发现,各个关节点的平均运动幅度间的差异无统计学意义（Ps＞0.05）。（3）对个案的纵向分析发现,表情的变化可体现患者随着治疗进展而发生的情绪变化。当患者在治疗过程中受到生活事件的影响而发生情绪的变化,其表情亦会发生相应的变化。对某些抑郁症患者,即使主客观的抑郁症状已经缓解,但患者外显的悲伤、迟缓的表情动作仍然持续。结论:（1）基于人工智能分析的面部表情识别算法和动作行为分析算法可识别抑郁表情和动作。抑郁症患者存在不同于健康人的表情分布特征和动作行为方式:悲伤表情更多,快乐成分更少,动作行为幅度更小。（2）抑郁症患者的情绪波动过程中伴随着外显表情动作的变化,与其内在的心理变化呈现基本一致性,可反映患者病情的转归。（3）基于人工智能的抑郁症患者面部表情识别技术和人体行为分析算法,应用于临床具有一定的临床实用价值。图32幅,表32个,参考文献113篇
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