治疗白癜风最好效果的药 http://m.39.net/pf/a_4784155.html 你能根据一个人的走路方式来判断他们是否焦虑吗？我们或许知道“相由心生”这个成语，或者听过“眼睛是心灵的窗户”这句话，这说明一直以来，人们就意识到外在行为与内在的心理活动是密切相关的。最近，美国克拉克森大学的研究人员通过大量的传感器布置，分析人走路的姿势，并利用机器学习的方法进行建模分析，准确地识别出焦虑的个体。这一研究发表于年4月18日的学术期刊Sensors上。 其实此前已有发表的研究报告称，焦虑感会影响一个人的步态和平衡。则是在此基础上，通过大量的身体传感器监测人体行走各部位的姿态并进行量化，然后使用机器学习来确定他们是否可以根据参与者的平衡和走路方式来识别焦虑的参与者。 参加这项研究的对象年龄均在18-36岁之间。并且对报名的名人员进行健康状况的筛选，包括没有报告神经系统疾病（例如中风、帕金森病）、下肢骨科手术或受伤、足底表面脓肿伤口、无法矫正的视力障碍和/或在没有辅助装置的情况下无法行走2分钟，并且无法独立站立而没有疼痛和/或不适。最终名正式参加该项研究。每个参与者都填写了一份问卷来衡量他们的焦虑感。然后，他们必须在佩戴传感器的情况下完成平衡测试和两分钟步行。 基于这些数据，研究小组确定了报告焦虑的年轻人走路的方式与害怕跌倒的老年人非常相似。他们发现焦虑的成年人在走路时会不断地从一侧扫描到另一侧以寻找和规避危险，这是内心情绪对四肢动作的潜在暗示。研究人员还报告说，焦虑的人比焦虑的人平衡能力要差。 当研究人员试图确定他们是否可以在研究这些身体动作中识别出焦虑的个体时，他们发现识别焦虑个体的最佳方法是通过步行姿态。相较于安静状态，运动的动作能更大程度地暴露内心的焦虑感。识别焦虑个体的五个主要特征都是步态参数（转动角度、颈部变化、腰椎旋转、腰椎在矢状面上的运动、和手臂运动）。 该团队以75%的准确率成功识别出焦虑的人，这与之前发表的关于这项工作的另外两项研究结果基本一致。更重要的是，这是第一项利用传感器和机器学习通过步态和平衡测量来识别当前焦虑感的研究，量化的结果使得这项研究的结果更具临床意义。当然作者认为，如果他们能够收集更多个体的数据，他们的模型就会更加准确。该研究团队目前正在完成一项更大规模研究的数据收集，看看他们是否能得到更好的结果。 写在最后 心理健康一直是被大众忽视的问题，主要的原因是因为相较于生理上的疾病，心理疾病更具隐蔽性。然而心理问题导致的后果又往往是严重的。因此，随着及早的心理干预就显得尤为重要。笔者被这篇文章所吸引，是因为以往心理状态的判定是通过填写心理调查问卷，该结果往往主观性太大，且容易被调查对象有意规避。而此研究能够科学地利用传感器技术和机器学习的方法，通过人行走的本能姿态准确地判断出具有心理焦虑的实验个体，为尽早的心理干预提供更可靠的依据。 你觉得这项技术怎么样？如果有什么想法，欢迎留言区评论。 参考文献：Sensors,22(9),;
