【摘 要】
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抑郁症患病人数多,复发率和致残率高,已成为精神障碍中的头号杀手。减轻抑郁症危害的关键在于早诊早治,而较低的医患比例导致大量抑郁症患者无法获得及时有效的诊断和干预,因此发展客观有效的抑郁症自动识别技术成为一个研究热点。基于步态的抑郁识别系统具有设备简单、无需交互、非侵入、适用场景广等特点,引起了研究人员的广泛关注。现有基于步态的抑郁识别研究主要存在以下问题:（1）针对抑郁症人群的步态数据集很少,且样
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抑郁症患病人数多,复发率和致残率高,已成为精神障碍中的头号杀手。减轻抑郁症危害的关键在于早诊早治,而较低的医患比例导致大量抑郁症患者无法获得及时有效的诊断和干预,因此发展客观有效的抑郁症自动识别技术成为一个研究热点。基于步态的抑郁识别系统具有设备简单、无需交互、非侵入、适用场景广等特点,引起了研究人员的广泛关注。现有基于步态的抑郁识别研究主要存在以下问题:（1）针对抑郁症人群的步态数据集很少,且样本数小,人群类型单一,因此训练获得的模型适用范围小;（2）步态特征提取方法较单一,多使用统计量描述这种准周期运动,因此特征表征能力欠缺;（3）人体骨骼点之间的整体依赖关系考虑较少,未能有效挖掘其中包含的有用信息。针对以上问题,本研究从步态的时空关系的有效表征入手,利用改进的循环神经网络方法和协方差矩阵方法细粒度地建模,实现抑郁症的自动识别。本文主要贡献和创新如下:（1）针对已有研究中数据集样本较少且覆盖人群受限的问题,我们构建了相对较大的抑郁人群步态数据集。该数据集总人数247人,包括抑郁组132人和对照组115人。这为基于步态的抑郁识别研究打下了数据基础。（2）提出了基于骨骼能量树的长短时记忆模型（ET-LSTM）,能有效识别抑郁患者。该模型利用骨骼点间的时空关系递进式拟合不同骨骼点的能量状态,重点刻画抑郁患者“低能量状态”的步态典型特征,并根据骨骼点的空间约束关系定义了能量数据的前向传播方式。ET-LSTM模型分为两部分,其中E部为能量转换部分,描述被试的低能量状态并有效降低采集过程中3D骨骼数据的偏移误差;T部为Tree-LSTM部分,将骨骼点的空间约束融入LSTM框架,同步捕捉时空信息。实验结果显示,ET-LSTM模型的准确率达到了74.84%,且收敛速度和鲁棒性均有较好的表现。（3）提出了基于协方差矩阵的多区域骨骼点融合算法,进一步提升抑郁识别效果。深度学习方法在粒度较细的训练过程中容易受到受试者步姿步速等生理特征的影响。我们利用步态协方差矩阵描述骨骼点间的相关性,同时考虑不同区域的骨骼点间的动静关系和对称性,并基于黎曼流形的协方差矩阵方法提出了多区域骨骼点融合算法（RSF）以表征整体姿态约束。实验结果显示,基于协方差矩阵的多区域骨骼点融合算法相较于ET-LSTM模型有进一步提升,抑郁识别准确率达到76.01%。综上所述,本研究从步态的时空关系的有效表征入手,提出了基于骨骼能量树的长短时记忆模型和基于协方差矩阵的多区域骨骼点融合算法,构建了抑郁识别模型,为辅助抑郁诊断提供了新的方法和思路。
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