Дијагностиковање поремећаја менталног здравља кроз АИ процену израза лица

Истраживачи из Немачке развили су метод за идентификацију менталних поремећаја на основу израза лица које тумачи компјутерски вид.

Нови приступ не само да може да направи разлику између непоражених и погођених субјеката, већ може и правилно разликовати депресију од шизофреније, као и степен до којег је пацијент тренутно захваћен болешћу.

Истраживачи су дали композитну слику која представља контролну групу за њихове тестове (лево на слици испод) и пацијенте који пате од менталних поремећаја (десно). Идентитети више људи су помешани у представама, а ниједна слика не приказује одређеног појединца:

Извор: хттпс://аркив.орг/пдф/2208.01369.пдф

Појединци са афективним поремећајима имају тенденцију да имају подигнуте обрве, оловне погледе, натечена лица и псеће изразе уста. Да би се заштитила приватност пацијената, ове сложене слике су једине које су доступне као подршка новом раду.

До сада се препознавање афекта лица првенствено користило као потенцијално средство за основну дијагнозу. Нови приступ, уместо тога, нуди могућу методу за процену напретка пацијената током лечења, или у супротном (потенцијално, иако то не сугерише рад) у сопственом домаћем окружењу за амбулантно праћење.

У раду се наводи*:

„Иди даље од машинске дијагнозе депресије у афективном рачунарству, које је развијено у претходна студије, показујемо да мерљиво афективно стање процењено помоћу компјутерског вида садржи далеко више информација него чиста категоричка класификација.'

Истраживачи су ову технику назвали Опто електронска енцефалографија (ОЕГ), потпуно пасиван метод закључивања менталног стања анализом слике лица уместо топикалних сензора или технологија медицинског снимања заснованог на зрачењу.

Аутори закључују да ОЕГ потенцијално не би могао бити само секундарна помоћ у дијагнози и лечењу, већ, дугорочно гледано, потенцијална замена за одређене евалуативне делове цевовода за лечење, и она која би могла да скрати време потребно за пацијента. праћење и иницијална дијагноза. Они примећују:

„Све у свему, резултати које је предвидела машина показују боље корелације у поређењу са упитницима заснованим на чистом клиничком посматрању и такође су објективни. Релативно кратак период мерења од неколико минута за приступе компјутерском виду је такође вредан пажње, док су сати понекад потребни за клиничке интервјуе.'

Међутим, аутори желе да нагласе да је брига о пацијентима у овој области мултимодална потрага, уз многе друге показатеље стања пацијената осим израза лица и да је прерано сматрати да би такав систем могао у потпуности замењују традиционалне приступе менталним поремећајима. Без обзира на то, они сматрају ОЕГ обећавајућом додатном технологијом, посебно као методом за оцењивање ефеката фармацеутског третмана у пацијентовом прописаном режиму.

папир је насловљен Лице афективних поремећаја, и долази од осам истраживача из широког спектра институција из приватног и јавног сектора медицинских истраживања.

Датум

(Нови рад се углавном бави различитим теоријама и методама које су тренутно популарне у дијагностици менталних поремећаја код пацијената, са мање пажње него што је уобичајено на стварне технологије и процесе који се користе у тестовима и разним експериментима)

Прикупљање података обављено је у Универзитетској болници у Ахену, са 100 родно уравнотежених пацијената и контролном групом од 50 особа које нису погођене. Међу пацијентима је било 35 оболелих од шизофреније и 65 особа које болују од депресије.

За део пацијената у тест групи, почетна мерења су обављена у време прве хоспитализације, а друга пре њиховог отпуштања из болнице, обухватајући просечни интервал од 12 недеља. Учесници контролне групе су регрутовани произвољно из локалног становништва, са сопственом индукцијом и 'пражњењем' који су одсликавали оне стварних пацијената.

У ствари, најважнија 'основна истина' за такав експеримент морају бити дијагнозе добијене одобреним и стандардним методама, а то је био случај и за ОЕГ испитивања.

Међутим, фаза прикупљања података је добила додатне податке који су погоднији за машинско тумачење: интервјуи у просеку од 90 минута снимљени су у три фазе са Логитецх ц270 потрошачком веб камером која ради при 25 кадрова у секунди.

Прва сесија се састојала од стандарда Хамилтон интервју (на основу истраживања настао око 1960.), као што би се иначе дало на пријему. У другој фази, необично, приказани су пацијенти (и њихови колеге у контролној групи). видеос серије израза лица, и замолили су да опонашају сваки од њих, док износе сопствену процену свог менталног стања у то време, укључујући емоционално стање и интензитет. Ова фаза је трајала око десет минута.

У трећој и последњој фази, учесницима је приказано 96 видео снимака глумаца, сваки у трајању од нешто више од десет секунди, који очигледно препричавају интензивна емоционална искуства. Учесници су затим замољени да процене емоције и интензитет представљене у видео снимцима, као и своја одговарајућа осећања. Ова фаза је трајала око 15 минута.

Метод

Да бисмо дошли до средњег просека снимљених лица (погледајте прву слику изнад), емоционални оријентири су снимљени помоћу ЕмоНет оквир. Затим је одређена кореспонденција између облика лица и средњег (просеченог) облика лица поделно афина трансформација.

Димензионално препознавање емоција предвиђање погледа у очи је спроведено на сваком сегменту обележја идентификованом у претходној фази.

У овом тренутку, аудио-засновано закључивање емоција је показало да је у менталном стању пацијента дошао тренутак који се може научити, а задатак је ухватити одговарајућу слику лица и развити ту димензију и домен њиховог стања афекта.

(У видеу изнад видимо рад који су развили аутори димензионалних технологија за препознавање емоција које су истраживачи користили за нови рад).

Геодезија облика материјала је израчуната за сваки оквир података, а декомпозиција сингуларне вредности (СВД) примењено смањење. Резултирајући подаци временске серије су на крају моделирани као а ВАР процес, а затим даље смањен преко СВД пре Адаптација МАП-а.

Ток рада за процес геодетске редукције.

Вредности валенције и узбуђења у ЕмоНет мрежи су такође обрађене на сличан начин са ВАР моделирањем и израчунавањем кернела секвенце.

Експерименти

Као што је раније објашњено, нови рад је првенствено медицински истраживачки рад, а не стандардни поднесак компјутерског вида, и ми упућујемо читаоца на сам рад ради детаљног покривања различитих ОЕГ експеримената које воде истраживачи.

Ипак, да сумирамо њихов избор:

Знакови афективног поремећаја

Овде је од 40 учесника (не из контролне групе или групе пацијената) затражено да оцене процењена средња лица (види горе) у погледу бројних питања, без обавештења о контексту података. Питања су била:

Који је пол два лица?
Да ли лица имају привлачан изглед?
Да ли су ова лица особе од поверења?
Како оцењујете способност ових људи да делују?
Каква је емоција два лица?
Какав је изглед коже два лица?
Какав је утисак погледа?
Да ли два лица имају опуштене углове уста?
Да ли два лица имају подигнуте смеђе очи?
Да ли су ове особе клинички пацијенти?

Истраживачи су открили да су ове слепе оцене у корелацији са регистрованим стањем обрађених података:

Резултати у оквирима за анкету „средње лице“.

Цлиницал Ассессмент

Да би проценили корисност ОЕГ-а у почетној процени, истраживачи су прво проценили колико је ефикасна стандардна клиничка процена сама по себи, мерећи нивое побољшања између индукције и друге фазе (до када пацијент обично прима третмане засноване на лековима.

Истраживачи су закључили да се статус и тежина симптома могу добро проценити овом методом, постижући корелацију од 0.82. Међутим, прецизна дијагноза било шизофреније или депресије показала се изазовнијом, са стандардном методом која је у овој раној фази добила само резултат од -0.03.

Аутори коментаришу:

„У суштини, статус пацијената се може релативно добро утврдити коришћењем уобичајених упитника. Међутим, то је у суштини све што се из тога може закључити. Није назначено да ли је неко депресиван или боље речено шизофреничан. Исто важи и за одговор на третман.'

Резултати машинског процеса су били у могућности да добију веће резултате у овој проблематици и упоредиве резултате за почетну процену пацијента:

Већи бројеви су бољи. На левој страни, стандардни резултати евалуације засновани на интервјуу у четири фазе архитектуре тестирања; на десној страни, резултати засновани на машинама.

Дијагноза поремећаја

Разликовање депресије од шизофреније преко статичних слика лица није тривијална ствар. Унакрсна валидација, машински процес је успео да добије високе резултате тачности у различитим фазама испитивања:

У другим експериментима, истраживачи су успели да покажу доказе да ОЕГ може уочити побољшање пацијента кроз фармаколошки третман и општи третман поремећаја:

„Каузални закључак на основу емпиријског претходног знања о прикупљању података прилагодио је фармаколошки третман како би се уочио повратак на физиолошку регулацију динамике лица. Такав повратак није могао да се примети током клиничког рецепта.

„У овом тренутку није јасно да ли би таква препорука заснована на машинама заиста резултирала значајно бољим успехом терапије. Посебно зато што је познато које нежељене ефекте лекови могу имати током дужег временског периода.

„Међутим, [ове врсте] приступа прилагођених пацијентима би разбили баријере уобичајене шеме категоричке класификације која се још увек доминантно користи у свакодневном животу.“

* Моја конверзија инлине цитата аутора у хипервезе.

Први пут објављено 3. августа 2022.