記者6月1日獲悉，天津師范大學(xué)“認(rèn)知與情感計算”跨學(xué)科融合創(chuàng)新團隊依托天津市學(xué)生心理健康與智能評估重點實驗室通過“人工智能+心理”這一方式，定制出個性化、精準(zhǔn)化的心理健康評估、診斷、分析、干預(yù)解決方案。系列研究成果近期分別發(fā)表在國際期刊《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》和《信息融合》上。
當(dāng)前，對青少年進行心理健康教育是解決青少年抑郁問題的有效途徑之一，但目前心理健康行業(yè)供給側(cè)存在不足。“抑郁癥的早期篩查和精確診斷涉及神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)和人工智能等多學(xué)科交叉融合與協(xié)同合作，需要匯集各專業(yè)優(yōu)勢，集中力量對心理健康中的實際科學(xué)問題和關(guān)鍵瓶頸技術(shù)進行突破和創(chuàng)新。”天津市學(xué)生心理健康與智能評估重點實驗室主任、天津師范大學(xué)副校長白學(xué)軍教授介紹。
團隊利用腦成像設(shè)備和學(xué)科優(yōu)勢，開展學(xué)生心理健康問題基礎(chǔ)研究。在深化對學(xué)生心理健康問題認(rèn)識和科學(xué)應(yīng)對水平的同時，積極推進研究成果轉(zhuǎn)化為心理健康預(yù)警方案和干預(yù)措施。
在抑郁癥精準(zhǔn)評估和早期干預(yù)方面，團隊與天津市安定醫(yī)院合作，基于生態(tài)瞬時評估和語音的抑郁狀態(tài)識別開展研究工作。
團隊核心成員趙子平教授介紹，該研究采用隊列研究調(diào)查方法，收集了百余名符合診斷標(biāo)準(zhǔn)患者的步數(shù)、睡眠、主觀報告、語音等數(shù)字表型信息，構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的抑郁狀態(tài)識別模型。模型識別準(zhǔn)確率高達90%。
在抑郁情緒識別方面，團隊針對語音信號的時序特性，提出了一種聯(lián)合并行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自注意力殘差卷積網(wǎng)絡(luò)，搭配連接主義時間分類損失函數(shù)的語音情感識別方法。該方法可有效提升情感識別性能，為基于語音的抑郁癥精準(zhǔn)檢測提供了重要手段。
在基于腦電的情緒識別領(lǐng)域，創(chuàng)新團隊探究了不同受試者的腦電信號之間的共性特征表示，提出了一種基于領(lǐng)域?qū)咕W(wǎng)絡(luò)方法的腦電信號情緒識別模型，情感識別準(zhǔn)確率達92.44%。這為解決抑郁情緒識別中腦電信號的個體差異問題提供了有效解決方案。
白學(xué)軍表示，未來團隊將繼續(xù)堅持多學(xué)科交叉，產(chǎn)學(xué)研融合，致力于研究學(xué)生心理健康特點、變化規(guī)律、作用機制和新型心理健康診療技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)心理健康全方位、多維度、可視化、數(shù)字化評估與促進，助力健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
記者6月1日獲悉，天津師范大學(xué)“認(rèn)知與情感計算”跨學(xué)科融合創(chuàng)新團隊依托天津市學(xué)生心理健康與智能評估重點實驗室通過“人工智能+心理”這一方式，定制出個性化、精準(zhǔn)化的心理健康評估、診斷、分析、干預(yù)解決方案。系列研究成果近期分別發(fā)表在國際期刊《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》和《信息融合》上。
當(dāng)前，對青少年進行心理健康教育是解決青少年抑郁問題的有效途徑之一，但目前心理健康行業(yè)供給側(cè)存在不足。“抑郁癥的早期篩查和精確診斷涉及神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)和人工智能等多學(xué)科交叉融合與協(xié)同合作，需要匯集各專業(yè)優(yōu)勢，集中力量對心理健康中的實際科學(xué)問題和關(guān)鍵瓶頸技術(shù)進行突破和創(chuàng)新。”天津市學(xué)生心理健康與智能評估重點實驗室主任、天津師范大學(xué)副校長白學(xué)軍教授介紹。
團隊利用腦成像設(shè)備和學(xué)科優(yōu)勢，開展學(xué)生心理健康問題基礎(chǔ)研究。在深化對學(xué)生心理健康問題認(rèn)識和科學(xué)應(yīng)對水平的同時，積極推進研究成果轉(zhuǎn)化為心理健康預(yù)警方案和干預(yù)措施。
在抑郁癥精準(zhǔn)評估和早期干預(yù)方面，團隊與天津市安定醫(yī)院合作，基于生態(tài)瞬時評估和語音的抑郁狀態(tài)識別開展研究工作。
團隊核心成員趙子平教授介紹，該研究采用隊列研究調(diào)查方法，收集了百余名符合診斷標(biāo)準(zhǔn)患者的步數(shù)、睡眠、主觀報告、語音等數(shù)字表型信息，構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的抑郁狀態(tài)識別模型。模型識別準(zhǔn)確率高達90%。
在抑郁情緒識別方面，團隊針對語音信號的時序特性，提出了一種聯(lián)合并行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自注意力殘差卷積網(wǎng)絡(luò)，搭配連接主義時間分類損失函數(shù)的語音情感識別方法。該方法可有效提升情感識別性能，為基于語音的抑郁癥精準(zhǔn)檢測提供了重要手段。
在基于腦電的情緒識別領(lǐng)域，創(chuàng)新團隊探究了不同受試者的腦電信號之間的共性特征表示，提出了一種基于領(lǐng)域?qū)咕W(wǎng)絡(luò)方法的腦電信號情緒識別模型，情感識別準(zhǔn)確率達92.44%。這為解決抑郁情緒識別中腦電信號的個體差異問題提供了有效解決方案。
白學(xué)軍表示，未來團隊將繼續(xù)堅持多學(xué)科交叉，產(chǎn)學(xué)研融合，致力于研究學(xué)生心理健康特點、變化規(guī)律、作用機制和新型心理健康診療技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)心理健康全方位、多維度、可視化、數(shù)字化評估與促進，助力健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
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