抑郁症

美国精神病学会的dsm-iv诊断标准

  根据美国精神病学会的dsm-iv诊断标准,如果在下述9条特征中符合5条核心症状(其中必须有抑郁心境),且持续两周以上,就可以明确诊断为重性抑郁障碍(mdd)。另外,这些症状不能是由于躯体疾病所致,又没有与情感不协调的妄想与幻觉,不能用正常的哀伤反应(如亲人丧亡)来解释。

中国的诊断标准

  其实,国内普遍使用的标准与美国的大同小异。按照国内的诊断标准,在连续两周的时间里,病人表现出下列九个症状中的五个以上,并且至少包括症状(1)和(2)中的一个,(这些症状必须是病人以前没有的、或者极轻的),就可诊断为抑郁症。

  1.每天的大部分时间心情抑郁,或者是由病人自我报告(例如,感到伤心,心里空空的),或者是通过旁人的观察(例如,暗暗流泪)。
注意:在儿童和青少年中,可以表现为易激惹,而不是明显的心情抑郁。 2.在每天大部分时间,对所有或者大多数平时感兴趣的活动失去了兴趣。或者通过病人自我报告,或者通过旁人的观察。
3.体重显著减少或增加(正常体重的5%),食欲显著降低或增加。
注意:在儿童中,考虑缺乏正常的体重增加。
4.每天失眠或者睡眠过多。
5.每天精神运动亢进或减少(不止是自我主观感觉到的坐立不安或者不想动,旁人都可以观察得到)。
6.每天感到疲劳,缺乏精力。
7.每天感到自己没有价值,或者自罪自贬(可能出现妄想)。这不仅是普通的自责,或只是对自己的抑郁感到丢脸。
8.每天注意力和思考能力下降,做决定时犹豫不决。(自我报告或者是旁人的观察)
9.常常想到死(不只是惧怕死亡),或者常常有自杀的念头但没有具体的计划,或者是有自杀的具体计划,甚至有自杀行为。

抑郁症的自疗措施

  抑郁症患者在全世界范围内明显增多。他们自感十分痛苦,甚至消极厌世。美国国立精神卫生研究所针对抑郁症患者实际情况,对他们提出以下几条自疗措施:

  (1)千万不要给自己制订一些很难达到的目标,正确认识自己的现状,正视自己的病情,不要再担任一大堆职务,不要对很多事情大包大揽。

  (2)可以将一件大的繁杂的工作分成若干小部分,根据事情轻重缓急,做些力所能及的事,切莫“逞能”,以免完不成工作而心灰意冷。

  (3)尝试着多与人们接触和交往,不要自己独来独往。

  (4)尽量多参加一些活动,尝试着做一些轻微的体育锻炼,看看电影、电视或听听音乐等。可以参加不同形式和内容的社会活动,如讲演、参观、访问等,但不要太多。

  (5)不要急躁,对自己的病不要着急,治病需要时间。

  (6)病人在没有同对自己的实际情况十分了解的人商量之前,不要做出重大的决定,如调换工作、结婚或离婚等。

  (7)不妨把自己的感受写出来,然后分析、认识它,哪些是消极的,属于抑郁症的表现,然后想办法摆脱它。

  另外,如果你患上抑郁症,也可以试试 下面的自我调养法。 具体作法是:

  1. 宣泄法:把自己的感情出口放宽,莫使心胸像个瓶颈,对待现实中出现的不公平的有意见的甚至令人气愤的事情,采取说出来以消怒气或是把怒气转移到某种物品上对其摔打、发泄一番的方式,这其中包括释放、转移等办法,此法国外常用,效果很好。

  2. 运动法:经常做些简易气功、健身操或打球、跳舞来活动筋骨、舒展身心。每晚临睡前用热水泡脚,再搓搓脚底。平日刻意鼓励自己要保持愉快的心情,不要胡思乱想。多与人交往,多参加有意义的社会活动。据心理医生推荐,运动是我们所拥有的最好的天然抗抑郁症剂。

  3. 胸襟开阔:人们在日常工作生活中,应该豁达、宽容。这样才能容山纳川,处乱不惊。博大的胸襟有如一剂“强心剂”,能极大地提高心理构架的负载力与免疫力。

  4.欲望适度:“当淡泊处且淡泊”。研究指出,当人的欲望成算术级数增长时,其内心的烦恼痛苦则成几何级数增长。可见过度的欲望与贪求不仅无益于人生存价值和意义的充实,更无益于心理的健康。健康而富有生机的心理构架不全建立在简单而亢进的欲望之上,用心去品人生中平凡的充实,于功名、财富的追求中存几分“古今多少事,都付笑谈中”的淡泊,使生命的质地健康而澄澈,积极而磊落。

  5.关怀法:得了抑郁症不必慌张,首先应找出致病原因,向亲人朋友倾吐内心苦闷,放下包袱消除紧张心理,学会减压。治疗抑郁症应以心理治疗为主,人们应该用亲切和同情的态度鼓励病人倒出内心的郁闷,给予指导和帮助,使患者能适应环境、取得社会支持。如果病情较重,一定要找心理医生诊断,进行开导治疗。

### 抑郁症识别中的AI模型与方法 近年来,抑郁症的识别逐渐成为人工智能和机器学习领域的重要研究方向之一。以下是几种常见的抑郁症识别模型及其工作原理: #### 1. 多模态抑郁症检测 多模态抑郁症检测是一种综合性方法,利用多种信息源(如语音、表情、文本、行为和心理生理数据)来提高抑郁症检测的准确性[^1]。这种方法依赖于先进的数据分析技术和算法,能够有效捕捉抑郁症状的不同表现形式。 #### 2. 基于EEG信号的深度学习模型 一些研究表明,脑电图(EEG)信号可以作为抑郁症检测的有效输入数据。例如,有研究提出了一种基于EEG信号的深度学习模型,用于自动抑郁症检测[^2]。这些模型通常采用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或其他深度架构来进行特征提取和分类任务。 #### 3. DepressionDetect 开源项目 DepressionDetect 是一个专注于抑郁症检测的开源项目,主要通过分析声学特征实现自动化诊断支持[^3]。该项目降低了患者寻求帮助的技术门槛,并为专业医生提供了额外的数据依据。 #### 4. 混合模型 (Hybrid Model) 一种混合模型被设计用来结合语音和文本两种模式下的抑郁症检测能力。具体而言,该模型采用了双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和标准 LSTM 的组合结构,在处理复杂情感表达方面表现出色[^4]。此外,还有其他变体模型分别针对音频 CNN 和文本 CNN 进行优化,进一步提升了整体性能。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Bidirectional, LSTM def hybrid_model(input_shape_audio, input_shape_text): audio_input = Input(shape=input_shape_audio) text_input = Input(shape=input_shape_text) # Audio branch with CNN layers x_audio = Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu')(audio_input) x_audio = MaxPooling1D(pool_size=2)(x_audio) x_audio = Flatten()(x_audio) # Text branch with Bi-LSTM layer x_text = Bidirectional(LSTM(64))(text_input) # Concatenate both branches and add dense layers for classification combined = concatenate([x_audio, x_text]) output = Dense(1, activation='sigmoid')(combined) model = Model(inputs=[audio_input, text_input], outputs=output) return model ``` 以上代码展示了一个简单的混合模型框架,其中包含了音频分支(使用一维卷积操作)和文本分支(使用双向 LSTM)。最终两个子模块的结果会被拼接起来并通过全连接层完成二元分类任务。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值