痛苦逃避和自我参照惩罚条件下脑电特征对自杀意念的分类效能后印本

作者： 孙芳 ¹ 宋巍 ¹ 温晓通 ¹ 李欢欢 ¹ 欧阳李晟 ¹ 魏诗洁 ¹
作者单位：

1. 中国人民大学心理学系, 北京 100872
提交时间：2023-03-27 15:35:29

摘要: 采用支持向量机的特征递归选择算法, 创新性采用三维心理痛苦量表和自我参照情感激励延迟任务, 建构自杀意念分类模型的重要特征集, 并比较自杀意念和抑郁的分类模型重要特征集差异。结果发现, 痛苦逃避是自杀意念分类模型的首位特征; 基于痛苦加工特征的自杀意念多模态分类模型效能优良。研究首次证实了在机器学习建构复杂的自杀意念分类模型中, 痛苦逃避及其相关脑电成分的重要性。拓展了结合心理痛苦三因素模型和机器学习算法对自杀预测的临床应用可行性。

心理痛苦自杀意念机器学习脑电

分类： 心理学 >> 社会心理学
引用： ChinaXiv:202303.08338 (或此版本 ChinaXiv:202303.08338V1)
DOI:10.3724/SP.J.1041.2022.01031
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202303.08338.V1
科创链TXID： a9bf3f21-afbd-4b7b-bdee-a0d582cdde88
推荐引用方式： 孙芳,宋巍,温晓通,李欢欢,欧阳李晟 & 魏诗洁.(2022).痛苦逃避和自我参照惩罚条件下脑电特征对自杀意念的分类效能.心理学报(09),1031-1049. (点此复制)

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2023-03-27 15:35:29

ChinaXiv:202303.08338V1

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