基于人工智能特征融合的多模态在抑郁症识别中的应用

作     者：谭翻弟 马晓兰 王元元 陶田田 王国燕 黄生辉 Tan Fandi;Ma Xiaolan;Wang Yuanyuan;Tao Tiantian;Wang Guoyan;Huang Shenghui

作者机构：甘肃中医药大学中西医结合学院 甘肃省中医院神志病科 

出 版 物：《现代仪器与医疗》 (Modern Instruments & Medical Treatment)

年 卷 期：2024年第30卷第1期

页      面：58-63页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 1002[医学-临床医学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 100205[医学-精神病与精神卫生学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：2018年甘肃省中医药管理局科研课题(GZK-2018-19) 甘肃省科技计划项目(20YF8FA094) 2023年甘肃省科技计划项目书(23JRRA1536) 

主　　题：人工智能 多模态 抑郁症 识别 机器学习 研究进展 

摘      要：抑郁症是一种常见的精神障碍疾病，早期的检测和诊断对抑郁症预防和治疗至关重要。人工智能已经参与抑郁症早期识别与干预，本文从CNKI和Google Scholar中分别以关键词“人工智能“文本特征“面部特征“语音特征“脑核磁特征和“多模态进行文献检索，再结合主题筛选精读并使用追溯法获得相关有代表性文献，综述“文本特征、“语音特征“面部特征“脑核磁特征和“多模态等技术在抑郁症识别与诊断中的应用，并讨论其优势、不足与展望。