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World File Search System心理压力
心理压力与脑电图波段功率的回顾
摘要 一个多世纪前脑电图 (EEG) 的创新支持了在临床健康和研究应用中评估大脑结构和功能的技术。EEG 信号在其频率范围内被识别为 delta（0.5 至 4 Hz）、theta（4 至 7 Hz）、alpha（8 至 12 Hz）、beta（16 至 31 Hz）和 gamma（36 至 90 Hz）。压力是由多种生活事件引起的情绪紧张感。例如，担心某事、承受压力和面临重大挑战都是压力的原因。人体以各种方式受到压力的影响。它会促进炎症，从而影响心脏健康。自主神经系统在精神压力下被激活。创伤后应激障碍和阿尔茨海默病是常见的大脑应激障碍。以前曾使用多种方法来识别压力，例如磁共振成像、单光子发射计算机断层扫描和脑电图。 EEG 通过在头皮上放置小电极来识别人脑中的电活动。这是一种有用的非侵入性方法，可以收集压力激素的反馈。此外，它可以作为测量压力的可靠工具。此外，实时评估人类压力是复杂且具有挑战性的。本综述根据医学和研究经验展示了频带对精神压力的威力以及频带的行为。
最新进展：基于脑电图的心理压力分类和识别模型
在过去的几十年中，研究人员和专业人员采用了许多方法来检测和测量精神压力，从主观方法（如问卷调查和面对面访谈）到客观方法（分别使用生理信号和神经成像设备，如唾液皮质醇和功能性磁共振成像（fMRI）。在这些方法中，脑电图（EEG）是专业人员和研究人员记录实时脑信号时最常用的非侵入性方法之一。本文通过比较和分析EEG数据收集的方法和协议，包括涉及两大类精神压力（急性和慢性）的电极和大脑区域的选择，强调了每项研究的最新进展。总结和讨论了EEG特征的选择、必要的信号预处理和处理技术以及这些研究中使用的分类模型。
相似的神经通路联系了心理压力和大脑...
1发展与疾病研究小组，麦克斯·普朗克分子遗传学研究所，14195柏林，德国； mundlos@molgen.mpg.de（S.M.）2医学和人类遗传学研究所，慈善 - 埃弗里西蒂尼修素柏林，柏林13353，柏林，德国3 MRC伦敦医学科学研究所，du Cane Road，伦敦W12 0NN，英国； liz.ing-simmons@lms.mrc.ac.uk（e.i.-s.）; j.vaquerizas@lms.mrc.ac.uk（j.m.v.）4临床科学研究所，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，英国伦敦帝国学院5柏林分子与系统生物学研究所，马克斯·德尔布鲁克分子医学中心，德国柏林13125； stivbio@gmail.com 6生物学，化学和药理学系生物化学研究所，柏林FreieUniversität，14163柏林，柏林，德国7弗里德里希·米沙尔生物医学研究所，毛贝尔贝斯特拉斯特拉斯（Maulbeersstrasse）66，4058巴塞尔，瑞士巴塞尔市； MDC和CharitéBerlin的实验与临床研究中心（ECRC），bllin，德国柏林13125； heathcliff.dorado-garca@charite.de（H.D.G. ）; anton.henssen@charite.de（A.G.H.） 9儿科肿瘤学和血液学系，慈善 - 欧弗里弗西蒂·塞米丁伯林，伯林大学伯林大学的公司成员（DKFZ），69120 Heidelberg，德国Heidelberg，12柏林 - 布兰登堡再生疗法中心（BCRT），Charité -universitätsmedizin柏林柏林，奥古斯滕堡Platz，13353柏林，德国，德国，4临床科学研究所，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，英国伦敦帝国学院5柏林分子与系统生物学研究所，马克斯·德尔布鲁克分子医学中心，德国柏林13125； stivbio@gmail.com 6生物学，化学和药理学系生物化学研究所，柏林FreieUniversität，14163柏林，柏林，德国7弗里德里希·米沙尔生物医学研究所，毛贝尔贝斯特拉斯特拉斯（Maulbeersstrasse）66，4058巴塞尔，瑞士巴塞尔市； MDC和CharitéBerlin的实验与临床研究中心（ECRC），bllin，德国柏林13125； heathcliff.dorado-garca@charite.de（H.D.G.）; anton.henssen@charite.de（A.G.H.）9儿科肿瘤学和血液学系，慈善 - 欧弗里弗西蒂·塞米丁伯林，伯林大学伯林大学的公司成员（DKFZ），69120 Heidelberg，德国Heidelberg，12柏林 - 布兰登堡再生疗法中心（BCRT），Charité -universitätsmedizin柏林柏林，奥古斯滕堡Platz，13353柏林，德国，德国，
急性社会心理压力后大脑体积快速变化
a 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系 b 德国莱比锡马克斯普朗克国际研究院 NeuroCom c 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所“自适应记忆”独立研究小组 d 德国弗莱堡大学心理学、神经心理学研究所 e 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所奥托·哈恩小组“认知神经遗传学” f 德国于利希研究中心神经科学与医学研究所（INM-7：大脑与行为） g 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所 NMR 方法与开发小组 h 德国柏林洪堡大学哲学学院柏林心智与脑学院 MindBrainBody 研究所 i德国耶拿弗里德里希席勒大学耶拿大学医院心理治疗和心理肿瘤学 j 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所“社会压力和家庭健康”独立研究小组 k 德国莱比锡大学医学院
审查炎症是心理压力中认知障碍的神经生物学机制
情绪紧张，躁动，压力和无法放松的感觉被称为心理压力。尚不清楚心理压力如何影响神经生物学过程，但认为涉及的几个因素，包括中心和周围神经炎症，前额叶皮层的结构变性和海马，恐惧神经记录的改变，以及神经性神经性。除了将认知障碍与慢性低度炎症压力有关的数据外，还有越来越多的证据将精神压力，氧化压力和全身性炎症与心理疾病的发展联系起来。报告了慢性病和急性疾病，失眠，抑郁，焦虑，创伤后应激障碍和认知障碍。认知障碍受到全身和中央炎症过程的加剧。尽管可能很复杂，但由于它们的潜在机制可能很复杂，并且全身性炎症起着重要作用，但仍有不确定性。因此，本综述旨在研究炎症在压力引起的认知障碍中的作用。描述认知障碍的炎症机制对于理解和治疗疾病，例如慢性压力暴露和焦虑症至关重要。
Microsoft Word - 31 46845 41454632 心理压力分类的脑电信号分析综述.docx
摘要 心理压力如今已被视为一个重要问题。长期压力可能导致许多严重疾病，如心脏病发作、糖尿病、可能的猝死和精神障碍。传统的临床检测和监测压力的技术主要基于问卷调查和访谈。然而，由于它们的局限性和数据处理障碍，迫切需要更先进的技术。最近，许多研究集中于使用生理信号（如心脏活动、大脑活动、肌肉活动、语音和面部表情）对心理压力进行分类。从大脑活动收集数据的一种方法是使用一种名为脑电图 (EEG) 的非侵入式设备。本文简要介绍了 EEG，然后全面分析了伪影及其去除技术。讨论了 EEG 中的两种伪影及其去除方法，以及专家面临的挑战、优势和不同障碍。还讨论了用于心理压力分类的可能的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。此外，还讨论了提高压力检测准确性的可能方法的未来方向。
基于语音评估压力的广泛使用的 AI 工具的可靠性和有效性
心理压力与全球范围内的众多健康问题有关，包括心血管疾病、高血压和抑郁症 1 、 2 。传统上，心理压力是通过患者报告的问卷进行监测的，例如感知压力量表 (PSS)。PSS 是一种成熟的压力测量问卷，具有较高的可靠性和有效性 3 – 6 。它已被广泛用作研究其他压力测量方式（例如皮质醇浓度 7 – 9 ）和衡量压力管理技术有效性 10 的参考。最近，人们对用于评估压力、抑郁和焦虑的基于人工智能的数字健康工具的兴趣日益浓厚 11 、 12 。Te Cigna StressWaves Test (CSWT) 是一种公开可用的专有 AI 工具，用于根据语音的声学特征和用户语音样本 13、14 中所说单词的语义特征来分析心理压力。据我们所知，尽管它被广泛使用并被一家全球健康服务公司整合到更广泛的压力和焦虑管理产品中，但目前还没有针对它发布的验证数据。本文提供了 CSWT 的独立验证数据。
基于变压器的应力降低模型研究
摘要 人们无时无刻不在处于压力与焦虑的环境中，引发多种心理和生理健康问题，因此及时识别心理压力，寻找可行、普适的减压方法尤为重要。本研究基于脑电信号探究放松音乐、自然节奏音乐等不同音乐对缓解压力的影响。通过心算测试创设压力环境，23名被试分别在有音乐和无音乐条件下进行心算测试，同时记录被试的脑电信号。通过压力测试问卷（包括特质焦虑量表（STAI-6）和自我压力评估）验证音乐对缓解压力的作用。配对t检验显示，在有音乐和无音乐条件下，压力测试问卷值有显著变化（p<0.01）。此外，提出了一种基于Transformer的脑电信号压力水平分类模型。实验结果表明，通过聆听放松音乐和自然节奏音乐的方法可以达到减轻心理压力的效果，且所提模型对心理压力脑电信号的分类准确率较高。关键词：脑电信号，心理压力，音乐，自我注意，Transformer
精神压力的 EEG 信号分析 - IIUM 存储库 (IRep)
摘要 心理压力如今已被视为一个重要问题。长期压力可能导致许多严重疾病，如心脏病发作、糖尿病、可能的猝死和精神障碍。传统的临床检测和监测压力的技术主要基于问卷调查和访谈。然而，由于它们的局限性和数据处理障碍，迫切需要更先进的技术。最近，许多研究集中于使用生理信号（如心脏活动、大脑活动、肌肉活动、语音和面部表情）对心理压力进行分类。从大脑活动收集数据的一种方法是使用一种名为脑电图 (EEG) 的非侵入式设备。本文简要介绍了 EEG，然后全面分析了伪影及其去除技术。讨论了 EEG 中的两种伪影及其去除方法，以及专家面临的挑战、优势和不同障碍。还讨论了用于心理压力分类的可能的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。此外，还讨论了提高压力检测准确性的可能方法的未来方向。© 2022 Little Lion Scientific。
