基于多维度自适应残差密集注意力网络的跨模态患者情绪识别研究

为解决多模态生理信号(EEG/视频/文本)在情绪识别中存在的数据冗余和特征提取不精准问题，研究人员开发了多维输入自适应残差密集网络(MARD-AM)结合改进阿达克斯优化算法(MAOA)，通过融合脑电频谱图、GLoVe文本嵌入和3D视频帧特征，实现93%识别准确率，为智能医疗中的情绪监测提供新范式。

　　

在医疗健康领域，准确捕捉患者的真实情绪状态是改善诊疗体验的关键。然而，传统基于单一模态（如面部表情或语音）的情绪识别方法面临巨大挑战——人们可能刻意隐藏情绪，环境光线会影响面部识别精度，背景噪音则会干扰语音分析。更棘手的是，现有模型难以处理多模态数据间的复杂关联，冗余信息导致训练效率低下。这一困境催生了跨模态情绪识别技术的革新需求。

某研究团队在《Biomedical Signal Processing and Control》发表的研究中，构建了名为"多维输入自适应残差密集注意力网络"(Multi-dimensional input-based Adaptive Residual DenseNet with Attention Mechanism, MARD-AM)的创新框架。该模型通过三重技术突破：首先采用频谱图转换将EEG信号转化为2D时频特征，配合GLoVe嵌入处理文本数据，保留3D视频帧的空间时序信息；其次设计跨维度注意力机制捕捉多模态数据的关联特征；最后引入改进阿达克斯优化算法(Modified Addax Optimization Algorithm, MAOA)自动调参，使模型在测试中达到93%的准确率和87%的马修斯相关系数(MCC)，显著优于传统方法。

关键技术包括：1) 多模态数据并行处理（EEG频谱转换、文本GLoVe嵌入、3D卷积处理视频）；2) 残差密集网络结合跨维度注意力机制；3) MAOA优化算法进行超参数自动调整。实验采用包含脑电信号、临床对话文本和就诊视频的多元数据集。

【Novel contribution of the work】
研究提出首个整合EEG、视觉与文本特征的端到端情绪识别框架，其创新性体现在：1) 通过MARD-AM网络同步处理异质数据维度（1D文本/2D频谱/3D视频）；2) 采用注意力机制强化关键特征提取；3) 引入MAOA解决传统优化算法收敛慢的问题。

【Description of the designed system】
系统工作流程显示：预处理阶段对EEG信号去噪后生成频谱图，文本数据经词干提取和停用词过滤后转换为300维GLoVe向量，视频帧通过3D卷积提取时空特征。MARD-AM的残差跳跃连接有效缓解了深层网络梯度消失问题。

【Modified addax optimization Algorithm】
MAOA通过模拟阿达克斯羚羊的觅食行为改进搜索策略：1) 在勘探阶段采用正弦函数增强全局搜索；2) 开发阶段引入动态权重加速收敛。实验证明其参数优化速度比传统算法快1.8倍。

【Discussion】
与DMO-MARD-AM等基线模型对比，MAOA-MARD-AM在DEAP和MAHNOB-HCI数据集上表现出显著优势：准确率提升12%，F1-score提高9%。注意力机制可视化证实模型能准确聚焦于EEG信号的γ波段和面部微表情区域。

【Conclusion】
该研究开创性地实现了三模态情绪特征的协同分析，其临床价值体现在：1) 克服单一模态的感知局限；2) 通过MAOA实现模型自优化；3) 为抑郁症等精神疾病的早期筛查提供客观指标。未来可通过增加实时数据训练进一步提升泛化能力。

这项突破不仅推动了Affective Computing（情感计算）领域的发展，更启示了多模态融合在数字医疗中的巨大潜力——当机器能像经验丰富的医生那样"察言观色"，精准情绪识别将成为智能诊疗系统的新标配。