ChiCTR2000038067进行中（未招募）早期 1 期
基于机器学习算法情绪识别模型的抑郁症中医智能化辨证和体质辨识的研究
自筹经费1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 100 人开始时间: 2020年9月15日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 入组人数
- 100
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 心电波（II 导联）
研究概览
简要总结
（1） 以情绪作为桥梁，挖掘抑郁症患者不同的中医辨证、体质类型与其易于被激发的情绪种类的相关关系， 构建利用不同情绪的生理电信号计算抑郁症患者的中医辨证和体质类型的机器学习算法模型。 （2） 构建适用于抑郁症的患者的机器学习情绪识别算法，探讨针对抑郁症患者的情绪识别算法的优化方法。 （3） 利用机器学习情绪识别模型客观化比较抑郁症患者与健康人群情绪状态的异同。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）
- 盲法
- N/a
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 70（—）
- 性别
- All
入选标准
- •年龄 18-70 岁者；
- •符合轻中度抑郁症西医诊断标准，7 分＜HAMD-21 项＜24 分；
- •符合郁病的中医诊断标准。
排除标准
- •有自杀倾向或自杀行为者；
- •合并有心脑、肺、肝肾及血液系统等的严重疾病或慢性疾病、各种疾病的急性期，其他精神疾病的患者；
- •有嗜酒、吸毒或其他药物滥用史的患者。
- •视力、听力、肢体严重功能障碍者；
- •凡符合上述一项者，即予排除。
研究组 & 干预措施
抑郁症患者组
健康人群组
结局指标
主要结局
心电波（II 导联）
脉搏波
次要结局
- 情绪激发评价表
- 中医体质量表
- 抑郁症中医辨证量表
研究者
研究点 (1)
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