基于多模态情感脑机接口的抑郁症客观评估系统
技术描述
抑郁症是一种情感障碍疾病，严重者会出现自杀倾向和行为，造成严重的社会影响。然而，抑郁症评估尚没有客观的生物标记物指标，其诊断主要依赖评估量表和精神科医生的经验，检出率低、误诊率高。因此，本项目拟研究和开发基于多模态情感脑机接口的抑郁症客观评估系统。主要包括以下3个方面： 1. 情感交互技术 情感交互技术是实现基于多模态情感机交互的抑郁症客观评估的重要保障。高效的情感交互范式能够在保障交互舒适性的前提下，增大抑郁症患者与正常人之间的模式差异，为后续的算法识别提供良好的数据基础。同时，自然、友好的情感交互范式将大大提高用户满意度和接受度。 2. 多模态数据采集技术 高效、鲁棒的多模态数据采集是实现基于多模态情感脑机接口抑郁症客观评估的基础。多模态数据采集技术的关键是多种信号的同步采集，本项目设计了硬件同步盒并开发了相应的同步算法保障多类型设备的同步采集。 3. 基于多模态信号融合的情感分析算法 基于多模态信号融合的情感分析算法是基于多模态情感脑机接口的抑郁症客观评估的核心。本项目使用基于大模型多模态深度学习融合算法，在情感分析任务、抑郁症评估任务中表现出色。
技术优势
1. 非侵入性：该技术不需要使用药物或任何外科手术，对患者没有任何侵入性。采集的数据仅有非侵入式脑电帽需要佩戴，其他均通过非接触式设备采集，保障被试的舒适性。 2. 客观性：目前，抑郁症诊断主要依赖精神评估量表和精神科医生的经验，检出率低、误诊率高。本技术可以通过多模态生理指标客观地评估抑郁症状，减少了人为的干预和主观判断的影响。 3. 快速性：医院中的抑郁诊断往往需要花费较多时间进行量表的问询，效率较低，本技术的评估时间较短，可以在短时间内完成抑郁症状的评估。 4. 多功能性：本技术可以同时测量多种情感和认知功能，包括注意力、记忆力、语言能力等。 5. 精准性：本技术的评估结果可以精确地反映患者的抑郁症状，有助于医生进行更准确的诊断和治疗。 6. 可重复性：本技术的评估结果可以被多次测量和验证，具有较高的可重复性和稳定性。
效果指标
抑郁症客观评估是一种重要的医疗应用，多模态情感脑机接口技术在抑郁症评估中具有巨大的商业潜力和社会影响力。 1. 目标市场：抑郁症评估的目标市场主要包括医疗机构、心理诊所、社区卫生服务中心等。随着公众对心理健康问题的认识逐渐提高，这些机构对抑郁症评估的需求将持续增长。 2. 市场规模：WHO预测，2030年抑郁症将成为全球疾病负担第一位的疾病。根据市场研究报告，全球抑郁症诊断和治疗市场的规模预计将在2023年达到百亿美元。这为基于多模态情感脑机交互技术的抑郁症评估提供了广阔的市场空间。 3. 成果推广与应用示范：近年来，多模态情感脑机交互技术在抑郁症评估领域取得了显著的成果。例如，美国哈佛大学的研究人员利用这种技术开发了一种名为“iEmo”的产品，可以准确识别出患者的面部表情、生理指标和语音信号，为抑郁症患者提供个性化的心理支持。此外，中国、欧洲等地的研究团队也在开展类似的研究和应用项目。这些成果的成功推广和应用示范将进一步推动基于多模态情感脑机交互技术的抑郁症评估产业化进程。