所属方向: 健康、医疗与福祉

被动传感、行为建模与心理状态预测

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问题/痛点

来源

2024

全部问题

44 条

全部研究问题现实痛点

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智能戒指能否通过监测生理指标实现围绝经期抑郁的早期检测？

UbiComp '24Smart Rings for Early Detection of Peri-menopausal Depression: A Research Protocol

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哪些生理变化与围绝经期抑郁症状关联最强，智能戒指可以捕捉到吗？

UbiComp '24Smart Rings for Early Detection of Peri-menopausal Depression: A Research Protocol

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参与者对智能戒指用于围绝经期抑郁检测的体验和改进建议是什么？

UbiComp '24Smart Rings for Early Detection of Peri-menopausal Depression: A Research Protocol

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围绝经期女性抑郁常被忽视，导致诊断和治疗不足。

UbiComp '24Smart Rings for Early Detection of Peri-menopausal Depression: A Research Protocol

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每周心理健康预测模型能否比短期预测更有效地支持用户进行长期计划？

UbiComp '24A Long-Term Perspective on Planning the Future: The Effectiveness of Weekly Mental Health Prediction

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如何通过新的心理健康指标（如“心理负债”）增强用户对行为与未来心理状态之间关系的理解？

UbiComp '24A Long-Term Perspective on Planning the Future: The Effectiveness of Weekly Mental Health Prediction

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用户在基于心理健康预测的系统中，是否更愿意主动规划工作和休闲时间？

UbiComp '24A Long-Term Perspective on Planning the Future: The Effectiveness of Weekly Mental Health Prediction

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用户难以基于现有短期心理预测工具进行长期规划。

UbiComp '24A Long-Term Perspective on Planning the Future: The Effectiveness of Weekly Mental Health Prediction

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纵向行为研究中，哪种插补策略在抑郁症预测中效果最好？

UbiComp '24Imputation Strategies for Longitudinal Behavioral Studies: Predicting Depression Using GLOBEM Datasets

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个体化数据插补策略（PLDI）是否能够更好地保留个体行为和时间模式？

UbiComp '24Imputation Strategies for Longitudinal Behavioral Studies: Predicting Depression Using GLOBEM Datasets

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主流插补方法（kNN、MICE、矩阵补全）能否在提升预测性能的同时避免数据偏差？

UbiComp '24Imputation Strategies for Longitudinal Behavioral Studies: Predicting Depression Using GLOBEM Datasets

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抑郁症预测中，由于行为数据缺失导致准确性降低。

UbiComp '24Imputation Strategies for Longitudinal Behavioral Studies: Predicting Depression Using GLOBEM Datasets

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如何利用智能手机前置摄像头采集的自然面部图像检测抑郁症？

CHI '24MoodCapture: Depression Detection using In-the-Wild Smartphone Images

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面部图像的哪些特征对抑郁症检测最为重要？

CHI '24MoodCapture: Depression Detection using In-the-Wild Smartphone Images

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智能手机用户能接受在日常环境中自动拍摄面部图像用于情绪分析吗？

CHI '24MoodCapture: Depression Detection using In-the-Wild Smartphone Images

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抑郁症诊断依赖主观方法，误差大且存在偏差。

CHI '24MoodCapture: Depression Detection using In-the-Wild Smartphone Images

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被动传感行为模型在跨数据集上下的泛化性能如何改善？

UbiComp '23GLOBEM: Cross-Dataset Generalization of Longitudinal Human Behavior Modeling

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哪些算法能有效解决人群特异性和特征分布差异对模型泛化的影响？

UbiComp '23GLOBEM: Cross-Dataset Generalization of Longitudinal Human Behavior Modeling

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行为连续性信息对提升抑郁检测模型的跨数据集性能有何作用？

UbiComp '23GLOBEM: Cross-Dataset Generalization of Longitudinal Human Behavior Modeling

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抑郁检测模型在不同数据集上泛化表现较差，限制实用性。

UbiComp '23GLOBEM: Cross-Dataset Generalization of Longitudinal Human Behavior Modeling

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如何利用随机森林算法预测养老院老人情绪变化？

UbiComp '23Predicting and Analyzing Emotion of Elderly People in Care Facilities

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天气数据与养老院老人的情绪变化之间存在什么关系？

UbiComp '23Predicting and Analyzing Emotion of Elderly People in Care Facilities

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文本分析如何揭示养老服务中老人物质情绪变化的隐藏原因？

UbiComp '23Predicting and Analyzing Emotion of Elderly People in Care Facilities

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养老院老人心理健康管理不足，情绪波动未被及时关注。

UbiComp '23Predicting and Analyzing Emotion of Elderly People in Care Facilities

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智能手机的键盘动态数据和加速度计数据如何协同预测用户的脑健康状态？

CHI '23Smartphone-derived Virtual Keyboard Dynamics Coupled with Accelerometer Data as a Window into Understanding Brain Health

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键盘动态和加速度计数据能否反映用户的日常行为模式及其与认知表现的关系？

CHI '23Smartphone-derived Virtual Keyboard Dynamics Coupled with Accelerometer Data as a Window into Understanding Brain Health

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情绪障碍和认知表现的日内变化是否可以通过智能手机数据进行无侵入式评估？

CHI '23Smartphone-derived Virtual Keyboard Dynamics Coupled with Accelerometer Data as a Window into Understanding Brain Health

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心理健康评估依赖自报告，易受偏倚且不适用日常环境。

CHI '23Smartphone-derived Virtual Keyboard Dynamics Coupled with Accelerometer Data as a Window into Understanding Brain Health

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如何利用社交媒体数据预测精神分裂症患者的复发风险？

IUI '22Employing Social Media to Improve Mental Health: Pitfalls, Lessons Learned, and the Next Frontier

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社交媒体数据与传统医疗数据的结合，能否提高国家自杀率的预测准确性？

IUI '22Employing Social Media to Improve Mental Health: Pitfalls, Lessons Learned, and the Next Frontier

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如何在伦理和数据偏差问题下，有效用社交媒体数据改善心理健康服务？

IUI '22Employing Social Media to Improve Mental Health: Pitfalls, Lessons Learned, and the Next Frontier

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心理医生难以全面预测精神疾病复发或国家自杀率峰值。

IUI '22Employing Social Media to Improve Mental Health: Pitfalls, Lessons Learned, and the Next Frontier

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如何通过视频中自动提取的行为特征（如面部动作单元）预测幼儿的神经激活水平？

UbiComp '22EarlyScreen: Multi-scale Instance Fusion for Predicting Neural Activation and Psychopathology in Preschool Children

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多尺度实例融合框架（MIF）如何提高情绪调节相关神经激活和心理病理风险的分类准确性？

UbiComp '22EarlyScreen: Multi-scale Instance Fusion for Predicting Neural Activation and Psychopathology in Preschool Children

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便携设备收集的行为特征能否替代问卷和神经影像工具用于儿童心理问题的远程诊断？

UbiComp '22EarlyScreen: Multi-scale Instance Fusion for Predicting Neural Activation and Psychopathology in Preschool Children

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当前儿童心理问题诊断依赖问卷和神经影像，耗时且难以普及。

UbiComp '22EarlyScreen: Multi-scale Instance Fusion for Predicting Neural Activation and Psychopathology in Preschool Children

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如何通过智能眼镜和AI技术实现实时情绪识别和反馈？

CHI '22EmoGlass: an End-to-End AI-Enabled Wearable Platform for Enhancing Self-Awareness of Emotional Health

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可穿戴设备如何帮助用户提升情绪健康的自我意识？

CHI '22EmoGlass: an End-to-End AI-Enabled Wearable Platform for Enhancing Self-Awareness of Emotional Health

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在日常环境中，情绪识别技术如何兼顾准确性和用户体验？

CHI '22EmoGlass: an End-to-End AI-Enabled Wearable Platform for Enhancing Self-Awareness of Emotional Health

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用户难以及时感知和管理自己的情绪状态，影响心理健康。

CHI '22EmoGlass: an End-to-End AI-Enabled Wearable Platform for Enhancing Self-Awareness of Emotional Health

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社交信号是否比行为信号更适合预测心理维度的自我报告？

CHI '22Semantic Gap in Predicting Mental Wellbeing through Passive Sensing

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行为信号是否比社交信号更适合预测高唤醒状态的生理测量？

CHI '22Semantic Gap in Predicting Mental Wellbeing through Passive Sensing

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多模态数据是否能弥合心理维度和生理维度预测之间的语义差距？

CHI '22Semantic Gap in Predicting Mental Wellbeing through Passive Sensing

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用户无法通过现有技术高效预测心理健康状态。

CHI '22Semantic Gap in Predicting Mental Wellbeing through Passive Sensing

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