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首页 临床进展 抑郁风险大学生多模态数据预警模型的构建： 一种机器学习方法

【ChiCTR2600122627】抑郁风险大学生多模态数据预警模型的构建： 一种机器学习方法

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基本信息
登记号

ChiCTR2600122627

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-04-15

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

抑郁症状

试验通俗题目

抑郁风险大学生多模态数据预警模型的构建： 一种机器学习方法

试验专业题目

抑郁风险大学生多模态数据预警模型的构建： 一种机器学习方法

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在基于心理、生理、行为与神经多维度数据，构建一套面向大学生群体的抑郁风险预警模型。具体而言，研究通过融合标准化问卷、自评量表、生理测量指标及功能性近红外脑成像数据（fNIRS），深入挖掘与抑郁高度相关的多因素特征，识别出具有发展为抑郁症潜在风险的易感人群。通过引入机器学习方法，对各类变量进行建模分析，以提升早期识别的敏感性与预警的精准度，从而实现对大学生抑郁风险人群的动态预警与个性化干预的前期准备。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

其它

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

无

试验范围

/

目标入组人数

500

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-09-10

试验终止时间

2028-09-10

是否属于一致性

/

入选标准

1.高校学生（年龄限制在18–28岁）。 2.无严重躯体疾病，无脑部内外创伤史、神经系统及遗传病史； 3.智力正常； 4.视力或矫正视力＞0.8； 5.实验开始前一个月内未服用过精神类药物； 6.实验开始前一个月内未有过重大身体外伤； 7.右利手。；

排除标准

1.严重躯体疾病，脑部内外创伤史、神经系统及遗传病史； 2.近期服用过精神类药物； 3.近期有过重大身体外伤.；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

华东师范大学体育与健康学院

研究负责人电话
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研究负责人邮编

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