Diagnosticiranje motenj duševnega zdravja z ocenjevanjem obraznih izrazov z umetno inteligenco

Raziskovalci iz Nemčije so razvili metodo za prepoznavanje duševnih motenj na podlagi obrazne mimike, ki jo interpretira računalniški vid.

Novi pristop ne more samo razlikovati med neprizadetimi in prizadetimi osebami, ampak lahko tudi pravilno razlikuje depresijo od shizofrenije, kot tudi stopnjo, do katere je bolnik trenutno prizadet zaradi bolezni.

Raziskovalci so zagotovili sestavljeno sliko, ki predstavlja kontrolno skupino za njihove teste (levo na spodnji sliki) in bolnike, ki trpijo za duševnimi motnjami (desno). Identitete več ljudi so pomešane v predstavitvah in nobena slika ne prikazuje določenega posameznika:

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

Posamezniki z afektivnimi motnjami imajo ponavadi privzdignjene obrvi, svinčene poglede, zabuhle obraze in izraze v ustih, ki spominjajo na pse. Da bi zaščitili zasebnost bolnikov, so te sestavljene slike edine, ki so na voljo v podporo novemu delu.

Do sedaj se je prepoznavanje obraznih afektov uporabljalo predvsem kot potencialno orodje za osnovno diagnozo. Novi pristop namesto tega ponuja možno metodo za ocenjevanje napredka bolnika med zdravljenjem ali sicer (potencialno, čeprav dokument tega ne predlaga) v njihovem domačem okolju za ambulantno spremljanje.

Papir navaja*:

"Preseganje strojne diagnoze depresije v afektivnem računanju, ki je bilo razvito v prejšnja Študije, pokažemo, da merljivo čustveno stanje, ocenjeno s pomočjo računalniškega vida, vsebuje veliko več informacij kot čista kategorična klasifikacija.'

Raziskovalci so to tehniko poimenovali Optoelektronska encefalografija (OEG), popolnoma pasivna metoda sklepanja o duševnem stanju z analizo slike obraza namesto lokalnih senzorjev ali tehnologij medicinskega slikanja na podlagi žarkov.

Avtorji sklepajo, da bi OEG potencialno lahko bil ne le sekundarni pripomoček pri diagnozi in zdravljenju, ampak dolgoročno potencialna zamenjava za nekatere ocenjevalne dele cevovoda zdravljenja in bi lahko skrajšal čas, potreben za pacienta. spremljanje in začetna diagnoza. Opozarjajo:

„Na splošno rezultati, ki jih je predvidel stroj, kažejo boljše korelacije v primerjavi s čistimi vprašalniki, ki temeljijo na ocenah kliničnih opazovalcev, in so tudi objektivni. Omembe vredno je tudi razmeroma kratko merilno obdobje nekaj minut za pristope računalniškega vida, medtem ko so za klinične razgovore včasih potrebne ure.'

Vendar pa avtorji želijo poudariti, da je oskrba pacientov na tem področju večmodalno prizadevanje, pri čemer je treba upoštevati številne druge kazalce stanja pacientov kot le njihove obrazne mimike, in da je prezgodaj razmišljati, da bi tak sistem lahko popolnoma nadomešča tradicionalne pristope k duševnim motnjam. Kljub temu menijo, da je OEG obetavna dodatna tehnologija, zlasti kot metoda za ocenjevanje učinkov farmacevtskega zdravljenja v pacientovem predpisanem režimu.

O papirja je naslovljen Obraz afektivnih motenj, in prihaja iz osmih raziskovalcev iz širokega spektra ustanov iz zasebnega in javnega sektorja medicinskih raziskav.

datum

(Novi prispevek se večinoma ukvarja z različnimi teorijami in metodami, ki so trenutno priljubljene pri diagnostiki duševnih motenj pri bolnikih, z manj pozornosti, kot je običajno, dejanskim tehnologijam in procesom, uporabljenim v testih in različnih eksperimentih)

Zbiranje podatkov je potekalo v univerzitetni bolnišnici v Aachnu, s 100 pacienti z uravnoteženim spolom in kontrolno skupino 50 ljudi, ki niso bili prizadeti. Med bolniki je bilo 35 bolnikov s shizofrenijo in 65 ljudi z depresijo.

Za bolnike v testni skupini so bile začetne meritve opravljene v času prve hospitalizacije in druge pred njihovim odpustom iz bolnišnice, v povprečnem intervalu 12 tednov. Udeleženci kontrolne skupine so bili poljubno izbrani iz lokalnega prebivalstva, njihova lastna indukcija in 'odpust' pa sta bila odraz dejanskih bolnikov.

Pravzaprav morajo biti najpomembnejša 'osnovna resnica' za tak eksperiment diagnoze, pridobljene z odobrenimi in standardnimi metodami, in to je veljalo za preskušanja OEG.

Vendar pa je stopnja zbiranja podatkov pridobila dodatne podatke, ki so bolj primerni za strojno interpretacijo: intervjuji, ki so v povprečju trajali 90 minut, so bili zajeti v treh fazah s potrošniško spletno kamero Logitech c270, ki deluje pri 25 sličicah na sekundo.

Prvo srečanje je obsegalo standard Intervju s Hamiltonom (na podlagi raziskave izvira okoli 1960), kot bi ga običajno dobili ob sprejemu. V drugi fazi so bili nenavadno prikazani pacienti (in njihovi primerki v kontrolni skupini). videi serije obraznih izrazov in jih prosili, naj posnemajo vsakega od teh, pri tem pa navedejo lastno oceno svojega duševnega stanja v tistem času, vključno s čustvenim stanjem in intenzivnostjo. Ta faza je trajala približno deset minut.

V tretji in zadnji fazi je bilo udeležencem prikazanih 96 videoposnetkov igralcev, ki so trajali nekaj več kot deset sekund in so očitno pripovedovali o intenzivnih čustvenih izkušnjah. Udeleženci so bili nato naprošeni, da ocenijo čustva in intenzivnost, predstavljena v videoposnetkih, ter lastne ustrezne občutke. Ta faza je trajala približno 15 minut.

Metoda

Da bi dosegli povprečje zajetih obrazov (glej prvo sliko zgoraj), so bile čustvene mejnike zajete s EmoNet ogrodje. Nato je bila določena ujemanje med obliko obraza in srednjo (povprečno) obliko obraza podelno afina transformacija.

Dimenzionalno prepoznavanje čustev in napoved očesnega pogleda je bila izvedena na vsakem segmentu mejnika, opredeljenem v prejšnji fazi.

Na tej točki je čustveno sklepanje na podlagi zvoka pokazalo, da je v pacientovem duševnem stanju nastopil trenutek, ki ga je mogoče naučiti, in naloga je zajeti ustrezno podobo obraza in razviti to dimenzijo in domeno njihovega afekta.

(V zgornjem videu vidimo delo, ki so ga razvili avtorji dimenzionalnih tehnologij za prepoznavanje čustev, ki so jih raziskovalci uporabili za novo delo).

Geodezija oblike materiala je bila izračunana za vsak okvir podatkov in razčlenitev singularne vrednosti (SVD) velja znižanje. Dobljeni podatki o časovni vrsti so bili na koncu modelirani kot a VAR postopek in nato dodatno zmanjšan prek SVD pred Prilagoditev MAP.

Potek dela za postopek geodetske redukcije.

Vrednosti valence in vzburjenja v omrežju EmoNet so bile prav tako obdelane z modeliranjem VAR in izračunom jedra zaporedja.

Poskusi

Kot je bilo že pojasnjeno, je novo delo predvsem medicinski raziskovalni članek in ne standardna oddaja računalniškega vida, in bralca napotimo na sam dokument za poglobljeno pokritost različnih poskusov OEG, ki jih izvajajo raziskovalci.

Kljub temu, če povzamem njihov izbor:

Znaki afektivne motnje

Tu je bilo 40 udeležencev (ne iz kontrolne skupine ali skupine bolnikov) pozvanih, da ocenijo ocenjene povprečne obraze (glejte zgoraj) glede na številna vprašanja, ne da bi bili obveščeni o kontekstu podatkov. Vprašanja so bila:

Kakšen je spol obeh obrazov?
Ali imajo obrazi privlačen videz?
So ti obrazi zaupanja vredne osebe?
Kako ocenjujete sposobnost delovanja teh ljudi?
Kakšno je čustvo obeh obrazov?
Kakšen je videz kože obeh obrazov?
Kakšen je vtis pogleda?
Ali imata obraza povešene ustne kotičke?
Ali imata obraza dvignjene rjave oči?
Ali so te osebe klinični bolniki?

Raziskovalci so ugotovili, da so te slepe ocene povezane z registriranim stanjem obdelanih podatkov:

Rezultati škatlastega prikaza za raziskavo 'mean face'.

Klinična ocena

Da bi ocenili uporabnost OEG pri začetni oceni, so raziskovalci najprej ocenili, kako učinkovita je standardna klinična ocena sama po sebi, pri čemer so izmerili stopnje izboljšanja med indukcijo in drugo fazo (do takrat pacient običajno prejema zdravljenje z zdravili.

Raziskovalci so ugotovili, da je mogoče stanje in resnost simptomov dobro oceniti s to metodo, pri čemer je dosegla korelacijo 0.82. Vendar se je natančna diagnoza shizofrenije ali depresije izkazala za zahtevnejšo, saj je standardna metoda v tej zgodnji fazi dosegla le oceno -0.03.

Avtorji komentirajo:

»V bistvu je stanje bolnika razmeroma dobro mogoče določiti z običajnimi vprašalniki. Vendar je to v bistvu vse, kar je mogoče iz tega sklepati. Ni navedeno, ali je nekdo depresiven ali raje shizofreničen. Enako velja za odziv na zdravljenje.«

Rezultati strojnega postopka so lahko dosegli višje ocene na tem problemskem področju in primerljive ocene za vidik začetne ocene pacienta:

Višje številke so boljše. Na levi strani standardni rezultati ocenjevanja na podlagi intervjuja v štirih fazah testne arhitekture; na desni strojni rezultati.

Diagnoza motnje

Razlikovanje depresije od shizofrenije prek statičnih podob obraza ni nepomembna stvar. Navzkrižno validiran je strojni proces lahko pridobil visoke ocene natančnosti v različnih fazah poskusov:

V drugih poskusih so raziskovalci lahko dokazali, da lahko OEG zazna izboljšanje bolnika s farmakološkim zdravljenjem in splošnim zdravljenjem motnje:

„Vzročno sklepanje na podlagi empiričnega predhodnega znanja o zbiranju podatkov je prilagodilo farmakološko zdravljenje, da bi opazili vrnitev k fiziološki regulaciji dinamike obraza. Takšne vrnitve med kliničnim predpisovanjem ni bilo mogoče opaziti.

"Trenutno ni jasno, ali bi takšno priporočilo, ki temelji na stroju, res privedlo do bistveno boljšega uspeha terapije. Še posebej, ker je znano, kakšne stranske učinke imajo lahko zdravila v daljšem časovnem obdobju.

"Vendar bi [te vrste] pristopov, prilagojenih pacientu, podrli ovire skupne sheme kategoričnega razvrščanja, ki se še vedno pretežno uporablja v vsakdanjem življenju."

* Moja pretvorba avtorjevih vgrajenih citatov v hiperpovezave.

Prvič objavljeno 3. avgusta 2022.