熊笑顏 陳栩 劉云花 陳艷

關(guān)鍵詞： 抑郁癥; 癥狀檢測(cè); 行為感知; 貝克抑郁量表; 建模方法; 情緒監(jiān)測(cè)

中圖分類號(hào)： TN919?34; TP391.9 ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2018）24?0121?04

Research on psychological depression symptom detection based on behavior data

XIONG Xiaoyan， CHEN Xu， LIU Yunhua， CHEN Yan

（School of Science and Technology， Nanchang University， Nanchang 330029， China）

Abstract： The symptom changes of the depression are explored in this paper by analyzing the data collected by the user′s smartphone， so as to analyze the changes in depression symptom and patient behavior， and then track and treat the disease. Two modeling methods are adopted to analyze the characteristics of patients′ physical activity， sleep， and emotional state， so as to better predict depression symptom changes. By comparing features selected by the two modeling methods， it is found that there exist some common key features. The growth of the Beck′s depression inventory （BDI） is predicted to obtain the model based on the measured data， and the accuracy of the model is verified.

Keywords： depression; symptom detection; behavior perception; BDI; modeling method; emotional monitoring

本文采用貝克抑郁量表（Becks Depression Inventory，BDI）[1]通過(guò)日常用戶輸入影響與價(jià)值準(zhǔn)則（Circumplex模型）的調(diào)查結(jié)果和被動(dòng)感知的用戶活動(dòng)數(shù)據(jù)，探索其測(cè)量抑郁癥狀長(zhǎng)期變化的能力，并將每日的Circumplex結(jié)果與被動(dòng)感知用戶活動(dòng)行為的效用進(jìn)行比較[2?3]。研究發(fā)現(xiàn)，日常自我調(diào)查評(píng)估的衡量準(zhǔn)則與患者情緒長(zhǎng)期變化衡量準(zhǔn)則之間的關(guān)系復(fù)雜。而通過(guò)分析觀測(cè)得到用戶活動(dòng)水平和睡眠持續(xù)時(shí)間等數(shù)據(jù)，其對(duì)抑郁癥狀增加的預(yù)測(cè)性遠(yuǎn)超出日常調(diào)查評(píng)估。BDI特征與情緒變化之間的相關(guān)性強(qiáng)度是通過(guò)p值建立其線性回歸模型系數(shù)，它在Lasso懲罰線性模型中被選擇為大系數(shù)[4?5]。本文的研究表明，睡眠持續(xù)時(shí)間與抑郁癥狀預(yù)測(cè)的相關(guān)性較強(qiáng)。同時(shí)，也發(fā)現(xiàn)調(diào)查中的單個(gè)異常值能夠嚴(yán)重影響調(diào)查結(jié)果。這說(shuō)明了需要調(diào)查多樣性人群，以防止人為過(guò)度擬合的數(shù)據(jù)集而造成誤差。

1 ?現(xiàn)場(chǎng)研究及數(shù)據(jù)建模

為了證實(shí)每日自我情緒評(píng)估與日?；顒?dòng)、睡眠的監(jiān)測(cè)及情緒的整體變化如何相關(guān)，本文對(duì)107名學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。這些學(xué)生被要求隨時(shí)攜帶一臺(tái)Android智能手機(jī)，并安裝定制程序。在8周研究期間，該應(yīng)用程序?qū)⑻崾居脩裘刻?次輸入其健康和能量水平（Circumplex影響和價(jià)值）。此外，還收集了來(lái)自傳感器的各種數(shù)據(jù)。

表1所示為研究中用于描述參與者的特征及其在研究期間的行為特性。每個(gè)信號(hào)的分布計(jì)算觀測(cè)熵特征，其量化了信號(hào)的不規(guī)則性。特征的差異性試圖量化從基準(zhǔn)值到研究結(jié)束的變化，而不考慮中間波動(dòng)[6?7]。本文用1周的時(shí)間作為時(shí)標(biāo)，以穩(wěn)定日常波動(dòng)，表明每周的情緒均值與每周的PHQ?9分?jǐn)?shù)相關(guān)。采用的PHQ?9模型公式為：

[α=KK-1·1-i=1kσ2Yσ2X] （1）

式中：[K]是測(cè)試項(xiàng)目的數(shù)量，此處為9;[σ2Y]是總體得分的方差;[σ2X]是當(dāng)前樣本的方差;[α]取值在[0，1]之間，當(dāng)[α]<0.5時(shí)結(jié)果不可接受，數(shù)值越高代表結(jié)果越好。

根據(jù)各特征值調(diào)查結(jié)果對(duì)BDI增長(zhǎng)預(yù)測(cè)的模型如下：

[W=β0i+β1i+β2i+β3i+β4i+β5i+β6i+β7i+α] （2）

[β0i=γ0i+γ1i+γ2i+γ3i+γ4i+γ5i+γ6i+γ7i] （3）

式（2）和式（3）描述了針對(duì)Big5因素與白天活動(dòng)及夜間睡眠時(shí)長(zhǎng)等進(jìn)行BDI增長(zhǎng)預(yù)測(cè)的模型。其中，[β（1～7）i]分別對(duì)應(yīng)用戶神經(jīng)質(zhì)、外向性、開(kāi)放性、和藹度、良心度、日間活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)和夜間睡眠時(shí)長(zhǎng)的均值;[γ（1～7）i]為這7項(xiàng)特征包含排除在外的樣本的均值;[β0i]為異常值平均加權(quán);[α]為PHQ?9分?jǐn)?shù)。

研究目標(biāo)是了解參與者的抑郁癥狀（BDI評(píng)分）長(zhǎng)期變化所產(chǎn)生的相關(guān)行為因素;第二個(gè)目標(biāo)是使用這些因素預(yù)測(cè)抑郁癥狀表現(xiàn)的變化。為了識(shí)別相關(guān)和預(yù)測(cè)特征，文中選擇使用線性模型。因其有明確的解釋，因此是特征選擇與模型分析的理想選擇。

1） 特征選擇。為探索特征的相關(guān)性，本文使用線性回歸模型，并針對(duì)這些模型采用兩種特征選擇方法：使用貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）進(jìn)行前向選擇，以選擇在每個(gè)后續(xù)步驟中應(yīng)添加哪些特征或何時(shí)前向選擇應(yīng)被終止;線性回歸與L1（Lasso）懲罰。這兩種方法均產(chǎn)生了具有有限數(shù)量的項(xiàng)數(shù)及表明其對(duì)模型貢獻(xiàn)的系數(shù)。

2） 特征比較。為了使特征的權(quán)重相當(dāng)，本文將所有特征量化為單位方差，其產(chǎn)生的特征是可比的尺度模型。因此，特征系數(shù)之間的比較更具有參考性。

3） 異常值。研究中一個(gè)參與者的數(shù)據(jù)集中存在異常值，說(shuō)明該參與者經(jīng)歷了一個(gè)特別困難的時(shí)期。由于本次調(diào)查規(guī)模較小，該異常值會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生較大影響。相對(duì)于控制觀察，本文提供了包含和排除異常值的模型。

2 ?數(shù)據(jù)結(jié)果分析

上述使用的回歸方法的特征選擇、模型擬合和預(yù)測(cè)精度之間的比較如表2所示。

2.1 ?具有正向選擇和BIC的線性回歸

表2小括號(hào)中為適當(dāng)情況下的線性回歸系數(shù)的p值，“*”表示小于0.001的值。異常值的基線為83.212，移除的異常值為25.184。方括號(hào)中的數(shù)字是以非離群值集合計(jì)算的MSE，第一列系數(shù)表示適合整個(gè)數(shù)據(jù)集的線性模型。通過(guò)使用最小化BIC的模型和前向選擇模型來(lái)選取這些特征。該建模程序選擇了6個(gè)特征，其中5個(gè)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性（p值<0.05）。除了量化參與者的個(gè)性特征外，所有其他特征均來(lái)自傳感器測(cè)量。該模型具有較高的R2為0.785，表明數(shù)據(jù)的可變性主要由這5個(gè)特征來(lái)解釋。

2.2 ?L1懲罰線性模型

表2中的第3列系數(shù)為被選中的L1（Lasso）懲罰線性回歸模型。采用該建模方法，每當(dāng)新的系數(shù)被包含進(jìn)來(lái)時(shí)，通過(guò)對(duì)模型精度項(xiàng)添加懲罰因子進(jìn)行特征選擇[8?9]。此過(guò)程會(huì)將不必要項(xiàng)的系數(shù)遞歸為零，進(jìn)而將其從模型中移除。Lasso方法選擇了可觀察到的最大模型，具有8個(gè)特征。與正向選擇相同，參與者個(gè)性的開(kāi)放性被選為對(duì)該時(shí)期BDI評(píng)分增加的高度預(yù)測(cè)。同時(shí)，描述參與者白天靜止和“睡眠”的多樣性、變化性的特征也被選中。Lasso懲罰線性模型選擇了表示參與者自我評(píng)估能量水平的多樣性和變化性的兩個(gè)特征，還選擇了描述平均活動(dòng)水平與日間平均活動(dòng)水平變化的兩個(gè)特征。雖選擇了參與者能量水平的兩個(gè)特征，但并未選擇參與者的自我評(píng)估功能。在所選的8個(gè)功能中，有5個(gè)描述了傳感器測(cè)量到的活動(dòng)。

2.3 ?刪除異常值

在收集的數(shù)據(jù)集中存在一個(gè)異常值。異常值是由于一個(gè)參與者經(jīng)歷了一個(gè)特別困難的時(shí)期，其BDI評(píng)分增加了50分。分?jǐn)?shù)第二大變化是14分，故該參與者是一個(gè)異常值，對(duì)模型選擇有重大影響。為了探索以前模型的魯棒性，文中使用相同的方法將兩個(gè)模型應(yīng)用于剔除單個(gè)異常值參與者后的數(shù)據(jù)集中。這兩個(gè)模型在表2中的第2和第4列系數(shù)中呈現(xiàn)。

所得到的模型與包含異常值的模型不同。這一結(jié)果表明，模型對(duì)參與者的經(jīng)驗(yàn)極為敏感。然而，參與者的開(kāi)放度仍被選為前向選擇和Lasso懲罰回歸的特征，這意味著該個(gè)性特征與BDI得分的變化強(qiáng)烈相關(guān)。另外，在使用Lasso懲罰回歸的模型從研究的開(kāi)始到結(jié)束中，自我評(píng)估的能量變化特征也被選中。

2.4 ?一次性預(yù)測(cè)精度

最終測(cè)試時(shí)將采用這些模型進(jìn)行抑郁癥預(yù)測(cè)，并測(cè)試這些模型與對(duì)比組間的預(yù)測(cè)精度。由于數(shù)據(jù)集的大小受限，本文使用一次性的交叉驗(yàn)證。在該方法中，一個(gè)用戶被保持在外，使用所有其他用戶來(lái)訓(xùn)練該模型。隨后通過(guò)對(duì)保持在外的用戶預(yù)測(cè)誤差，來(lái)測(cè)量訓(xùn)練模型的誤差。對(duì)所有用戶重復(fù)此過(guò)程，測(cè)量的最終誤差用所有參與者之間均方誤差（MSE）衡量[10]，如表2最后一行所示。較低的MSE表示模型的預(yù)測(cè)性能較好，零表示完美的模型。為選擇一個(gè)模型比較的參考基準(zhǔn)，以對(duì)比其預(yù)測(cè)性能，本文選擇使用空模型的結(jié)果作為基準(zhǔn)MSE。當(dāng)包含異常值時(shí)，該空模型計(jì)算的基準(zhǔn)MSE為83.212;當(dāng)異常值從數(shù)據(jù)集中排除時(shí)，為25.184?？梢钥吹?，用正向選擇和BIC構(gòu)建的模型產(chǎn)生的MSE低于基準(zhǔn)，這意味著這些模型具有更優(yōu)的預(yù)測(cè)精度，可均勻地預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集的均值。適合Lasso懲罰模型產(chǎn)生的預(yù)測(cè)MSE（96.149）高于基準(zhǔn)（83.212）。然而，當(dāng)排除異常值時(shí)，Lasso懲罰模型則呈現(xiàn)出比具有兩個(gè)特征的基準(zhǔn)（MSE = 25.184）更優(yōu)的模型（MSE = 16.939）。這表明了參與者的開(kāi)放度與本時(shí)期BDI評(píng)分相關(guān)性的強(qiáng)弱。

圖1顯示當(dāng)異常值參與者被包括在數(shù)據(jù)集中時(shí)，觀察到的BDI評(píng)分增長(zhǎng)預(yù)測(cè)與實(shí)際BDI增長(zhǎng)預(yù)測(cè)的分布。圖2與其類似，但其顯示了在排除異常值后數(shù)據(jù)集上的預(yù)測(cè)分布。兩個(gè)數(shù)字預(yù)測(cè)均是通過(guò)擬合線性模型來(lái)形成的，這些模型基于前向選擇所確定的特征，而B(niǎo)IC則是以一對(duì)一的交叉驗(yàn)證方案。兩個(gè)數(shù)字在預(yù)測(cè)誤差中顯示出較小的差異，即BDI增加不一定低于或超過(guò)預(yù)測(cè)。此外，這些數(shù)據(jù)大多預(yù)測(cè)在BDI的真實(shí)評(píng)估浮動(dòng)的5分（虛線）之內(nèi)。

3 ?結(jié) ?語(yǔ)

本文探討了不同特征數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)評(píng)估抑郁癥的效用。研究發(fā)現(xiàn)，兩種建模方法的R2值相對(duì)較大。同時(shí)，還分析了不同模型對(duì)抑郁癥數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)能力，證明了被動(dòng)感知的數(shù)據(jù)在兩種模型中比預(yù)期的用戶自我評(píng)估輸入更能預(yù)測(cè)BDI的增加。盡管研究證實(shí)了所提算法可以衡量行為模式，并可以預(yù)測(cè)抑郁癥情緒狀況。但未來(lái)仍需進(jìn)行更多的工作，尤其是針對(duì)更大的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行調(diào)查研究。此外，比較具有不同BDI評(píng)分分布的臨床抑郁人群的結(jié)果也是值得進(jìn)一步研究的領(lǐng)域。

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