Automatic characterization of affective states in individuals with mood disorders based on the analysis of brain-heart interactions
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, approximately 9% of the Canadian population experienced mood disorders such as depression or bipolar disorder. The diagnosis and treatment of these conditions are often hindered by factors like social stigma, limited clinical resources, and the lack of reliable objective markers. To address this gap, this thesis explores the potential of integrating multiple bio-signals that capture both brain and heart activity to provide a more comprehensive understanding of mood disorders, particularly depression, during sleep. The primary aim of this research is to investigate the pathophysiological mechanisms underlying mood disorders by analyzing the interaction between sleep electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) signals. This study introduces a coherence metric as a potential interrelated biomarker for depression, linking brain and heart activity. A secondary analysis of polysomnography data from 46 individuals with depression and 40 healthy controls was conducted, revealing significant differences in brain-heart coherence of depression and healthy groups across sleep stages and EEG channels, particularly in the 0-8 Hz frequency bands. In parallel, this thesis develops SleepDepNet, a deep learning model designed to automate the detection of depression by leveraging EEG and ECG biomarkers such as relative power ratio, heart rate, and the introduced coherence metric. SleepDepNet combines convolutional neural networks with long short-term memory networks to analyze the temporal and spectral characteristics of these signals. The model demonstrated a high accuracy of 98.33% in classifying depression, validating the efficacy of using brain-heart interactions as diagnostic tools. These findings suggest that integrating EEG and ECG along with deep learning algorithms offers a promising approach for the objective identification of mood disorders and lays the groundwork for future research into their automated detection and prediction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».