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AI模型识别青少年自残的神经动力学标记

研究人员开发了一种深度序列建模方法，用于分析患有抑郁症和非自杀性自伤（NSSI）的青少年的大脑状态动力学。该研究对106名青少年进行了脑电图（EEG）微状态分析，区分了在社交痛苦、身体痛苦和休息状态下有NSSI和无NSSI的青少年。该模型在识别NSSI方面达到了68.55%的准确率，比基线方法提高了近9%。研究结果表明，在社交痛苦期间，患有NSSI的青少年在情绪处理（MS3）和行动准备（MS5）之间的耦合存在中断。