本研究提出了一种新型情境时序融合网络SAD-TIME，旨在解决问卷式抑郁症诊断中的主观偏差。该方法通过自动提取多尺度深度和时间间隔特征，结合空间与时间信息，提升了抑郁症分类的准确率，展示了深度学习在精神健康诊断中的有效性。

Contextual Temporal Fusion Network (SAD-TIME): A Joint Feature Extractor for Depression Detection Based on Automated Multi-Scale Depth and Temporal Interval
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