Usually, the cognition of patients with depression will have several o的简体中文翻译

Usually, the cognition of patients

Usually, the cognition of patients with depression will have several obvious characteristics. With the development of medicine, the cognitive analysis of depression gradually changes to the analysis by extracting the characteristics of patients' emotion, expression, voice, brain, behavior and so on. For example, Vidal Ribas P et al. Concluded that there was a significant horizontal and vertical relationship between emotion recognition disorder and youth severe irritable depression symptoms through experimental control analysis [16]. Pan Wei et al. 2018 used machine learning method to recognize depression by analyzing the relationship between depression and speech. The experimental results show that the recognition rate of depression reaches 82.9% [17]. Yang Hong et al. Identified depression by expression and behavior in 2018 [18]. Ma Lin and others proposed a method to judge the degree of depression based on the expression by analyzing the expression differences between patients with depression and normal people. The results showed that the recognition rate of expression in patients with depression was lower than that in normal people [19]. However, because most people do not have a deep understanding of psychological problems, many people do not realize that they are suffering from depression, and some people are biased against depression and other mental diseases and are not willing to seek treatment. As a result, few patients take the initiative to diagnose, so the corresponding information and features are not easy to extract. At the same time, depression is a relatively sensitive mental disease, and this face-to-face information acquisition may cause further harm to patients.
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通常,对抑郁症患者的认知将具有几个明显的特征。随着医学的发展,通过提取患者情绪,表情,声音,大脑,行为等特征,对抑郁症的认知分析逐渐转变为分析。例如,Vidal Ribas P等。结论通过实验控制分析,情绪识别障碍与青少年严重的易怒性抑郁症状之间存在显着的水平和垂直关系[16]。潘伟等。2018年使用机器学习方法通​​过分析抑郁与言语之间的关系来识别抑郁。实验结果表明,抑郁症的识别率达到82.9%[17]。杨红等。通过表达和行为在2018年鉴定出抑郁症[18]。马琳等人提出了一种通过分析抑郁症患者与正常人之间表达差异来判断抑郁程度的方法。结果表明,抑郁症患者的表达识别率低于正常人[19]。但是,由于大多数人对心理问题没有深刻的了解,所以许多人没有意识到自己患有抑郁症,有些人对抑郁症和其他精神疾病有偏见,不愿意寻求治疗。结果,很少有患者主动进行诊断,因此不容易提取相应的信息和特征。同时,抑郁症是一种相对敏感的精神疾病,
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通常,抑郁症患者的认知将有几个明显的特点。随着医学的发展,抑郁症的认知分析逐渐转向分析,提取了患者情感、表情、声音、大脑、行为等特征。例如,维达尔·里巴斯·P等人。通过实验控制分析得出结论,情绪识别障碍与青少年严重易怒抑郁症状之间有显著的横向和纵向关系[16]。潘伟等人通过分析抑郁与言语的关系,采用机器学习方法识别抑郁症。实验结果表明,抑郁症的识别率达到82.9%[17]。杨红等人2018年通过表达和行为识别抑郁症[18]。马林等人通过分析抑郁症患者与正常人表达差异,提出了一种基于表达判断抑郁程度的方法。结果表明,抑郁症患者表达的识别率低于正常人[19]。然而,由于大多数人对心理问题没有深刻的理解,很多人没有意识到自己患有抑郁症,有些人对抑郁症等精神疾病有偏见,不愿意寻求治疗。因此,很少有患者主动进行诊断,因此相应的信息和特征不容易提取。同时,抑郁症是一种相对敏感的精神疾病,这种面对面的信息获取可能会对患者造成进一步的伤害。
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通常,抑郁症患者的认知会有几个明显的特点。随着医学的发展,抑郁症的认知分析逐渐转向提取患者情绪、表情、声音、大脑、行为等特征的分析。例如,Vidal Ribas P等人通过实验对照分析得出结论,情绪识别障碍与青少年严重易激性抑郁症状之间存在显著的横向和纵向关系[16]。潘伟等2018年通过分析抑郁症与言语的关系,运用机器学习方法识别抑郁症。实验结果表明,抑郁症的识别率达到82.9%[17]。杨红等人在2018年通过表达和行为识别出抑郁症[18]。马琳等人通过分析抑郁症患者与正常人的表达差异,提出了一种基于表达判断抑郁程度的方法。结果显示,抑郁症患者的表达识别率低于正常人[19]。但是,由于大多数人对心理问题认识不深,很多人没有意识到自己患的是抑郁症,有的人对抑郁症等精神疾病有偏见,不愿意寻求治疗。因此,很少有患者主动诊断,相应的信息和特征不易提取。同时,抑郁症是一种相对敏感的精神疾病,这种面对面的信息获取可能对患者造成进一步的伤害。<br>
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