Psichikos sveikatos sutrikimų diagnozavimas atliekant AI veido išraiškos vertinimą

Tyrėjai iš Vokietijos sukūrė psichikos sutrikimų nustatymo metodą, pagrįstą veido išraiškomis, interpretuojamomis kompiuteriniu regėjimu.

Taikant naują metodą galima ne tik atskirti nepaveiktus ir paveiktus subjektus, bet ir teisingai atskirti depresiją nuo šizofrenijos, taip pat nustatyti, kiek pacientas šiuo metu yra paveiktas ligos.

Tyrėjai pateikė sudėtinį vaizdą, vaizduojantį jų testų kontrolinę grupę (toliau esančiame paveikslėlyje kairėje) ir pacientus, kurie kenčia nuo psichikos sutrikimų (dešinėje). Kelių žmonių tapatybės susimaišo vaizduose ir nė vienas vaizdas nevaizduoja konkretaus asmens:

Šaltinis: https://arxiv.org/pdf/2208.01369.pdf

Asmenys, turintys emocinių sutrikimų, paprastai turi pakelti antakius, švino žvilgsnius, patinusius veidus ir pakabintos šuns burnos išraiškas. Siekiant apsaugoti paciento privatumą, šie sudėtiniai vaizdai yra vieninteliai, kurie yra prieinami siekiant paremti naująjį darbą.

Iki šiol veido poveikio atpažinimas pirmiausia buvo naudojamas kaip galimas pagrindinės diagnostikos įrankis. Vietoj to, naujasis metodas siūlo galimą metodą įvertinti paciento pažangą gydymo metu arba (galbūt, nors dokumente to nesiūloma) savo namų aplinkoje, kad būtų galima stebėti ambulatoriškai.

Laikraštyje rašoma*:

„Ne tik mašininė depresijos diagnozė emociniame kompiuterijoje, kuri buvo sukurta m ankstesnis studijos, parodome, kad išmatuojama emocinė būsena, įvertinta kompiuteriniu regėjimu, turi daug daugiau informacijos nei gryna kategoriška klasifikacija.

Tyrėjai pavadino šią techniką Opto elektroninė encefalografija (OEG), visiškai pasyvus metodas, leidžiantis nustatyti psichinę būseną, atliekant veido vaizdo analizę, o ne vietinius jutiklius ar spinduliais pagrįstas medicininio vaizdo gavimo technologijas.

Autoriai daro išvadą, kad OEG gali būti ne tik antrinė pagalbinė priemonė diagnozuojant ir gydant, bet ilgainiui gali pakeisti tam tikras vertinamas gydymo vamzdyno dalis ir sutrumpinti pacientui reikalingą laiką. stebėjimas ir pirminė diagnostika. Jie pažymi:

„Apskritai, mašinos numatyti rezultatai rodo geresnes koreliacijas, palyginti su grynai klinikiniais stebėtojų įvertinimais pagrįstais klausimynais, ir taip pat yra objektyvūs. Pažymėtina ir santykinai trumpas kelių minučių matavimo laikotarpis kompiuterinio matymo metodams, tuo tarpu klinikiniams pokalbiams kartais prireikia valandų.

Tačiau autoriai nori pabrėžti, kad pacientų priežiūra šioje srityje yra daugiarūšis užsiėmimas, į kurį reikia atsižvelgti ne tik į veido išraiškas, bet ir į daugelį kitų paciento būklės rodiklių, ir kad dar per anksti manyti, kad tokia sistema galėtų visiškai pakeisti tradicinį požiūrį į psichikos sutrikimus. Nepaisant to, jie mano, kad OEG yra daug žadanti papildoma technologija, ypač kaip metodas, leidžiantis įvertinti farmacinio gydymo poveikį pacientui nustatyta tvarka.

Šios popierius yra tituluojamas Afektinių sutrikimų veidas, ir yra iš aštuonių mokslininkų iš įvairių privačių ir valstybinių medicinos tyrimų sektoriaus institucijų.

Duomenys

(Naujajame darbe daugiausia nagrinėjamos įvairios teorijos ir metodai, kurie šiuo metu yra populiarūs pacientams diagnozuojant psichikos sutrikimus, skiriant mažiau dėmesio nei įprasta tikrosioms technologijoms ir procesams, naudojamiems atliekant testus ir įvairius eksperimentus)

Duomenys buvo renkami Acheno universitetinėje ligoninėje, kurioje dalyvavo 100 lyčių pusiausvyros pacientų ir 50 nepaveiktų žmonių kontrolinė grupė. Tarp pacientų buvo 35 šizofrenija ir 65 depresija sergantys asmenys.

Bandomosios grupės pacientų daliai pirminiai matavimai buvo atlikti pirmojo hospitalizavimo metu, o antrasis - prieš išrašymą iš ligoninės, vidutiniškai 12 savaičių. Kontrolinės grupės dalyviai buvo įdarbinti savavališkai iš vietinių gyventojų, o jų pačių indukcija ir „išleidimas“ atspindėjo tikrųjų pacientų.

Tiesą sakant, svarbiausia tokio eksperimento „pagrindinė tiesa“ turi būti diagnozės, gautos patvirtintais ir standartiniais metodais, ir tai buvo OEG bandymų atveju.

Tačiau duomenų rinkimo etape buvo gauti papildomi duomenys, labiau tinkantys mašininiam interpretavimui: vidutiniškai 90 minučių trukmės interviu buvo užfiksuoti trimis etapais naudojant „Logitech c270“ vartotojų internetinę kamerą, veikiančią 25 kadrų per sekundę greičiu.

Pirmąją sesiją sudarė standartas Hamiltono interviu (remiantis tyrimais kilęs apie 1960 m.), kaip paprastai būtų suteikiama įleidžiant. Antrajame etape, neįprastai, buvo parodyti pacientai (ir jų kolegos kontrolinėje grupėje). filmai veido išraiškų seriją ir paprašė mėgdžioti kiekvieną iš jų, nurodant savo psichinės būklės tuo metu įvertinimą, įskaitant emocinę būseną ir intensyvumą. Šis etapas truko apie dešimt minučių.

Trečiojoje ir paskutinėje fazėje dalyviams buvo parodyti 96 aktorių vaizdo įrašai, kurių kiekvienas truko kiek ilgiau nei dešimt sekundžių, matyt, pasakojantys apie intensyvius emocinius išgyvenimus. Tada dalyvių buvo paprašyta įvertinti vaizdo įrašuose išreikštas emocijas ir intensyvumą, taip pat atitinkamus savo jausmus. Šis etapas truko apie 15 minučių.

Siuntimas

Norint gauti vidutinį užfiksuotų veidų vidurkį (žr. pirmąjį vaizdą aukščiau), emociniai orientyrai buvo užfiksuoti naudojant EmoNet sistema. Vėliau buvo nustatytas veido formos ir vidutinės (vidutinės) veido formos atitikimas dalinė afininė transformacija.

Dimensinis emocijų atpažinimas ir akių žvilgsnio prognozė buvo atliktas kiekviename orientyro segmente, identifikuotame ankstesniame etape.

Šiuo metu garsu pagrįsta emocijų išvada parodė, kad paciento psichinėje būsenoje atėjo mokomas momentas, o užduotis yra užfiksuoti atitinkamą veido vaizdą ir išvystyti tą jų afekto būsenos dimensiją ir sritį.

(Aukščiau esančiame vaizdo įraše matome naujam darbui mokslininkų naudotų dimensinių emocijų atpažinimo technologijų autorių sukurtą darbą).

Medžiagos formos geodezija buvo apskaičiuota kiekvienam duomenų kadrui ir Singular Value Decomposition (SVD) taikomas sumažinimas. Gauti laiko eilučių duomenys galiausiai buvo modeliuojami kaip a VAR procese, o vėliau dar labiau sumažinamas naudojant SVD ŽEMĖLAPIO pritaikymas.

Geodezinio redukcijos proceso darbo eiga.

Valencijos ir susijaudinimo vertės EmoNet tinkle taip pat buvo panašiai apdorotos naudojant VAR modeliavimą ir sekos branduolio skaičiavimą.

Eksperimentai

Kaip paaiškinta anksčiau, naujasis darbas visų pirma yra medicininis mokslinis darbas, o ne standartinis kompiuterinės regos pateikimas, todėl skaitytoją nukreipiame į patį dokumentą, kuriame išsamiai aprašomi įvairūs tyrėjų vykdomi OEG eksperimentai.

Nepaisant to, apibendrinant jų pasirinkimą:

Afektinio sutrikimo ženklai

Čia 40 dalyvių (ne iš kontrolinės ar pacientų grupės) buvo paprašyti įvertinti įvertintus vidutinius veidus (žr. aukščiau) pagal daugybę klausimų, neinformuojant apie duomenų kontekstą. Klausimai buvo:

Kokia yra dviejų veidų lytis?
Ar veidai turi patrauklią išvaizdą?
Ar šie veidai yra patikimi asmenys?
Kaip vertinate šių žmonių gebėjimą veikti?
Kokios emocijos tarp dviejų veidų?
Kaip atrodo abiejų veidų oda?
Kokį įspūdį palieka žvilgsnis?
Ar abu veidai turi nukarusius burnos kampučius?
Ar abiejų veidų pakeltos akys rudos?
Ar šie asmenys yra klinikiniai pacientai?

Tyrėjai nustatė, kad šie akli vertinimai koreliuoja su registruota apdorotų duomenų būkle:

Vidutinio veido tyrimo langelio diagramos rezultatai.

Klinikinis įvertinimas

Norėdami įvertinti OEG naudą pradiniame vertinime, tyrėjai pirmiausia įvertino, ar pats standartinis klinikinis įvertinimas yra efektyvus, matuojant pagerėjimo lygį nuo indukcijos iki antrosios fazės (iki to laiko pacientas paprastai gauna gydymą vaistais).

Tyrėjai padarė išvadą, kad šiuo metodu galima gerai įvertinti būklę ir simptomų sunkumą, o koreliacija yra 0.82. Tačiau tiksli šizofrenijos arba depresijos diagnozė pasirodė sudėtingesnė, nes standartinis metodas šioje ankstyvoje stadijoje gavo tik -0.03 balą.

Autoriai komentuoja:

„Iš esmės paciento būklę galima gana gerai nustatyti naudojant įprastus klausimynus. Tačiau iš esmės tai yra viskas, ką galima daryti iš to. Ar kas nors serga depresija, ar veikiau šizofrenija, nenurodoma. Tas pats pasakytina ir apie atsaką į gydymą.

Mašininio proceso rezultatai galėjo gauti aukštesnius balus šioje probleminėje srityje ir palyginamus balus pradinio paciento vertinimo aspektu:

Didesni skaičiai yra geresni. Kairėje – standartiniai interviu pagrįsti vertinimo tikslumo rezultatai keturiuose testavimo architektūros etapuose; dešinėje, mašininiai rezultatai.

Sutrikimų diagnozė

Atskirti depresiją nuo šizofrenijos statiniais veido vaizdais nėra trivialus dalykas. Kryžminis patvirtinimas, mašinos procesas galėjo gauti aukštus tikslumo balus įvairiuose bandymų etapuose:

Kituose eksperimentuose mokslininkai sugebėjo įrodyti, kad OEG gali suvokti paciento pagerėjimą taikant farmakologinį gydymą ir bendrą sutrikimo gydymą:

„Priežastinė išvada dėl ankstesnių empirinių žinių apie duomenų rinkimą pakoregavo farmakologinį gydymą, kad būtų galima stebėti grįžimą prie fiziologinio veido dinamikos reguliavimo. Tokios grąžos nebuvo galima pastebėti išrašant klinikinį receptą.

„Šiuo metu neaišku, ar tokia mašina pagrįsta rekomendacija iš tikrųjų lemtų žymiai geresnę gydymo sėkmę. Ypač todėl, kad yra žinoma, kokį šalutinį poveikį vaistai gali turėti per ilgą laiką.

„Tačiau [tokios rūšies] pacientui pritaikyti metodai sulaužytų įprastos kategoriškos klasifikavimo schemos, vis dar dažniausiai naudojamos kasdieniame gyvenime, kliūtis“.

* Mano autorių įterptųjų citatų konvertavimas į hipersaitus.

Pirmą kartą paskelbta 3 m. rugpjūčio 2022 d.