國(guó)內(nèi)首個(gè)針對(duì)抑郁癥的追蹤研究，項(xiàng)目周期10年，涵蓋抑郁癥患者和亞臨床抑郁狀態(tài)兩個(gè)群體。

借助可穿戴設(shè)備與智能硬件，建立反芻思維、自發(fā)思維、脈搏、皮膚電、運(yùn)動(dòng)水平、睡眠質(zhì)量、手機(jī)交互行為和腦功能影像學(xué)的多維度指標(biāo)體系，建立抑郁癥早期識(shí)別與預(yù)警系統(tǒng)。

開展移空療法、音樂(lè)治療、正念生活小組等多種形式的心理干預(yù)技術(shù)研究，形成可操作化的抑郁癥預(yù)防方案，提出用于驗(yàn)證心理千預(yù)效果的過(guò)程化、個(gè)性化評(píng)價(jià)方法。

本研究通過(guò)腕帶式多模態(tài)生理傳感器收集癲癇患者的生理特征，創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，檢測(cè)癲癇患者局灶性癲癇發(fā)作事件。

研究者收集癲癇患者在住院期間的生理數(shù)據(jù)，從中篩選出至少一次局灶性癲癇發(fā)作事件 ( 包含強(qiáng)直或痙攣表現(xiàn) )、數(shù)據(jù)記錄超過(guò)24小時(shí)的患者，僅保留癲癇發(fā)作時(shí)長(zhǎng)在 10 秒-10 分鐘以內(nèi)的數(shù)據(jù)。分別依據(jù)個(gè)體特征、群體特征分析皮膚電導(dǎo)反應(yīng)、血壓、手腕部的加速度等生理與行為特征，創(chuàng)建模型。

研究表明，依據(jù)個(gè)體特征創(chuàng)建的模型可有效檢測(cè)局灶性癲癇發(fā)作事件，敏感性為 67% 至 100%，誤報(bào)率低至每 24 小時(shí) 0.85 次，優(yōu)于群體特征模型。

本研究收集了自閉癥兒童觀看情緒誘發(fā)圖片時(shí)的多種生理指標(biāo)，用于分析自閉癥兒童的情緒加工過(guò)程。

研究邀請(qǐng)被確診為自閉癥的兒童參與研究，向他們展示四類情緒圖片(高喚醒積極情緒、低喚醒積極情緒、高喚醒消極情緒、低喚醒消極情緒)。每類情緒圖片分兩階段呈現(xiàn)，一個(gè)階段結(jié)束后，兒童評(píng)估自己的情緒感受，父母根據(jù)兒童的反應(yīng)評(píng)估其情緒狀態(tài)。觀看情緒圖片期間，采集兒童的心電、皮膚電阻、呼吸率、皮膚溫度等多種生理特征。

結(jié)果表明，使用生理特征辨別自閉癥兒童在不同喚醒程度條件下出現(xiàn)積極/消極情緒的平均準(zhǔn)確率在80%左右。

本研究首次使用短時(shí)程心率變異性檢驗(yàn)亞臨床冠狀動(dòng)脈疾病患者早期心肌缺血的風(fēng)險(xiǎn)。

研究在 2014-2018 年共招募 1043 名參與者，他們冠狀動(dòng)脈疾病的預(yù)檢概率為中低水平。首先對(duì)參與者進(jìn)行 1 小時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖測(cè)試，分析心率變異性；接著進(jìn)行運(yùn)動(dòng)壓力測(cè)驗(yàn)，將心率變異性、運(yùn)動(dòng)壓力測(cè)驗(yàn)數(shù)據(jù)和心血管疾病高風(fēng)險(xiǎn)因素頻率作為獨(dú)立自變量，進(jìn)行分析。

結(jié)果表明，心率變異性與亞臨床冠狀動(dòng)脈患者的心肌缺血癥狀顯著相關(guān)；將心率變異性與傳統(tǒng)心血管疾病高風(fēng)險(xiǎn)因素、運(yùn)動(dòng)壓力測(cè)驗(yàn)相結(jié)合可提升該癥狀的檢出率。