depression

本文提出了一种轻量级CNN分类器，利用基于欧氏距离的傅里叶-贝塞尔级数展开（FBSE-ED）将脑电信号表示为图像，在预测rTMS抑郁症疗法结果方面达到了93.60%的准确率，优于脑电专用深度学习和预训练深度学习模型。

东南大学的一项研究发现，像Ozempic这样的GLP-1药物通过促进德氏乳杆菌的生长来逆转小鼠的抑郁样行为，该菌产生内源性大麻素，从而减少应激影响。

本文提出一种对LLMs进行微调的方法，用于从AI心理健康应用的对话记录中直接预测PHQ-9抑郁严重程度评分，通过包含6,283名用户的增强数据集，实现了与临床阈值的强相关性。