ChiCTR2500099805
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2025-03-28
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抑郁倾向
基于事件相关电位和机器学习的大学生抑郁状态识别及干预效果预测研究
基于事件相关电位和机器学习的大学生抑郁状态识别及干预效果预测研究
本研究旨在利用机器学习技术对 ERP 数据进行建模，预测大学生抑郁干预效果。具体而言，分析抑郁大学生在干预前的 ERP 成分与 ABM 干预效果之间的关系，并对其进行建模。通过学习被试治疗前的 ERP 特征与抑郁个体对 ABM 干预反应之间的有效模式，以预测抑郁个体对干预的反应。据此，可以优化个性化治疗方案，提高 ABM 的干预效果和针对性，为抑郁症的个性化治疗提供科学依据
随机平行对照
其它
被试由一名独立的研究员根据随机化列表以1：1比例将被试随机分配到ABM干预组和安慰剂组。采用线上程序提供ABM干预或者安慰剂治疗。
对参与者设盲。
本研究获得了2023年国家社会科学基金年度项目(23CSH091)的资助。
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29
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2024-10-01
2024-12-31
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所有实验参与者均为右利手，无精神疾病、无脑外伤或严重躯体疾病，视力正常或矫正视力正常。抑郁倾向被试的纳入标准为：DASS-21得分≥14分。健康对照被试在年龄、性别和受教育程度水平均与抑郁组被试相匹配，且DASS-21评分均＜14分。；
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