抑郁症肝气郁证患者姿态表情识别探索

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目的:本研究以抑郁症肝气郁证作为研究切入点,开展抑郁症肝气郁证抑郁姿态表情研究,探索抑郁症肝气郁证姿态表情特征,建立抑郁症肝气郁证姿态表情识别模型,发现抑郁姿态表情表达内心情绪体验研究新途径,尝试揭示抑郁姿态表情与肝疏泄不及肝气郁滞病机的关系,从而丰富肝主疏泄调畅情志理论认识,开创中医情志表情研究新途径。
  方法:本研究筛选符合纳入标准的病例组抑郁症肝气郁证患者79例和正常对照组79例。采用Kinect2.0记录病例组和正常对照组完成指定动作、回答汉密尔顿抑郁量表(Hamihon Rating Scale for Depression,HAMD)特定问题时的姿态表情,通过kinect2.0软件基于深度摄像头计算原理对姿态指标进行提取,采用SPSS独立样本T检验分析统计处理,得出抑郁症肝气郁证患者的姿态特征,利用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)等机器学习方法对抑郁症肝气郁证患者进行识别。
  结果:1.抑郁症肝气郁证姿态表情动作特征结果:头部、颈部、左肩、左肘、左腕、左手、右肩、右肘、右腕、右手10个关节点空间移动量的平均速度没有显著性差异(P>0.05);右腕部x轴方向平均加速度有显著差异(P<0.05);头部X轴、颈部X轴、左肘部Y轴、左肘部旋转Z轴、左手部Y轴、右肩部X轴、右肘部Y轴、右腕部Y轴、右腕部旋转Z轴、右手部Y轴、右手部旋转W极坐标、右手部旋转X轴、右手部旋转Z轴的平均位移量有显著差异(P<0.05),且抑郁症肝气郁证组的位移量比正常对照组大。两组对其同一指令动作Kinect2.0捕捉动作指令平均补偿时间存在差异(P<0.05),且抑郁症肝气郁证组的均值要大于健康对照组,反映抑郁肝气郁症组反应时间差要大于健康对照组反应时间差。
  2.计算机模式识别结果:使用GBDT二元分类算法构建模型,该模型识别抑郁症肝气郁证的准确率为73.08%,错误率为26.92%,敏感性为69.23%,特异性为76.92%,阳性预测值为75%,阴性预测值为71.43%,阳性似然比为3,阴性似然比为0.4。
  结论:1.抑郁症与肝藏关系密切,其肝气郁证姿态表情是肝藏生理功能结合其生理特性在患者相应身体部位姿态上出现的病理反应。
  2.探索出抑郁症肝气郁证患者姿态表情动作特征,可以反应抑郁症肝气郁证的抑郁情感,同时揭示出肝气郁证患者抑郁姿态表情的动作特征,丰富抑郁症肝气郁证姿态表情的内涵。
  3.建立GBDT模型,可以较为客观、准确地识别抑郁症肝气郁证患者,为抑郁症的客观测评提供新方法,同时探索出抑郁症肝气郁证姿态表情客观化研究的新方法,对于整体模型评价准确率为73.08%,可以进一步校正对应参数,提高准确率。
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