Diagnosing Gangguan Kaséhatan Mental Ngaliwatan Evaluasi Éksprési Raray AI

Panaliti ti Jerman parantos ngembangkeun metode pikeun ngaidentipikasi gangguan jiwa dumasar kana ekspresi wajah anu diinterpretasi ku visi komputer.

Pendekatan anyar teu ngan bisa ngabedakeun antara subjék unaffected jeung kapangaruhan, tapi ogé bisa neuleu ngabedakeun depresi ti schizophrenia, kitu ogé darajat nu sabar ayeuna kapangaruhan ku kasakit.

Panaliti parantos nyayogikeun gambar komposit anu ngagambarkeun kelompok kontrol pikeun tésna (di kénca dina gambar di handap ieu) sareng pasien anu ngalaman gangguan jiwa (katuhu). Identitas sababaraha jalma anu dicampurkeun dina perwakilan, sareng henteu aya gambar anu ngagambarkeun individu anu tangtu:

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

Jalma anu boga gangguan afektif condong ngangkat halis, panon timbal, beungeut bareuh jeung ekspresi sungut hang-dog. Pikeun ngajaga privasi pasien, gambar komposit ieu mangrupikeun hiji-hijina anu sayogi pikeun ngadukung karya énggal.

Nepi ka ayeuna, pangakuan pangaruh raray parantos dianggo salaku alat poténsial pikeun diagnosis dasar. Pendekatan anyar, tibatan, nawiskeun metode anu mungkin pikeun ngira-ngira kamajuan pasien salami perawatan, atanapi anu sanés (berpotensi, sanaos kertas henteu nyarankeun éta) di lingkungan domestik sorangan pikeun ngawaskeun rawat jalan.

Tulisan nyatakeun *:

'Bade saluareun diagnosis mesin depresi dina komputasi afektif, nu geus dimekarkeun dina saméméhna studi, urang némbongkeun yén kaayaan afektif diukur diperkirakeun ku cara maké visi komputer ngandung jauh leuwih informasi ti klasifikasi categorical murni.'

Para panalungtik geus dubbing téhnik ieu Opto Éléktronik Encephalography (OEG), métode lengkep pasif inferring kaayaan méntal ku analisis gambar raray tinimbang sensor topical atawa téhnologi imaging médis basis sinar.

Panulis nyimpulkeun yén OEG tiasa berpotensi sanés ngan ukur janten pembantu sekundér pikeun diagnosis sareng perawatan, tapi, dina jangka panjang, poténsial ngagantian pikeun bagian-bagian evaluatif tina pipa perawatan, sareng anu tiasa ngirangan waktos anu dipikabutuh pikeun pasien. monitoring sarta diagnosis awal. Aranjeunna catetan:

"Gemblengna, hasil anu diprediksi ku mesin nunjukkeun korelasi anu langkung saé dibandingkeun sareng kuesioner dumasar kana pangamat klinis murni sareng ogé obyektif. Mangsa pangukuran rélatif pondok tina sababaraha menit pikeun pendekatan visi komputer ogé noteworthy, sedengkeun jam kadang diperlukeun pikeun wawancara klinis.

Nanging, panulis hoyong ngantebkeun yén perawatan pasien dina widang ieu mangrupikeun ngungudag multi-modal, kalayan seueur indikator kaayaan pasien sanés anu kedah dipertimbangkeun ngan ukur ekspresi wajahna, sareng éta teuing awal pikeun nganggap yén sistem sapertos kitu tiasa. sagemblengna ngagantikeun pendekatan tradisional pikeun gangguan jiwa. Nanging, aranjeunna nganggap OEG salaku téknologi tambahan anu ngajangjikeun, khususna salaku padika pikeun meunteun épék pangobatan farmasi dina rezim anu diresepkeun ku pasien.

nu keretas judulna Nyanghareupan gangguan afektif, sarta asalna ti dalapan peneliti sakuliah rentang lega lembaga ti sektor panalungtikan médis swasta jeung publik.

data

(Tulisan anyar seueur pisan ngeunaan rupa-rupa téori sareng metode anu ayeuna populer dina diagnosis pasien gangguan jiwa, kalayan kirang perhatian tibatan biasa kana téknologi sareng prosés saleresna anu dianggo dina tés sareng sagala rupa percobaan)

Pangumpulan data lumangsung di Rumah Sakit Universitas di Aachen, kalayan 100 pasien saimbang génder sareng kelompok kontrol 50 jalma anu henteu kapangaruhan. Pasién kalebet 35 penderita skizofrenia sareng 65 jalma anu kaserang depresi.

Pikeun bagian pasien tina grup tés, pangukuran awal dilaksanakeun dina waktos rawat inap munggaran, sareng anu kadua sateuacan kaluar ti rumah sakit, ngalangkungan interval rata-rata 12 minggu. Pamilon kelompok kontrol direkrut sacara wenang ti populasi lokal, kalayan induksi sorangan sareng 'discharge' mirroring yén pasien saleresna.

Sacara umum, 'bebeneran dasar' anu paling penting pikeun percobaan sapertos kitu kedah janten diagnosis anu dicandak ku metode anu disatujuan sareng standar, sareng ieu mangrupikeun kasus pikeun uji OEG.

Nanging, tahap ngumpulkeun data nampi data tambahan anu langkung cocog pikeun interpretasi mesin: wawancara rata-rata 90 menit dicandak dina tilu fase sareng Webcam konsumen Logitech c270 ngajalankeun dina 25fps.

Sesi kahiji diwangun ku standar Wawancara Hamilton (dumasar kana panalungtikan aslina kira-kira 1960), sapertos biasana bakal dipasihkeun nalika pangakuan. Dina fase kadua, teu biasa, pasien (sareng mitra dina kelompok kontrol) ditingalikeun video tina runtuyan ekspresi raray, sarta dipenta pikeun meniru unggal ieu, bari nyatakeun estimasi sorangan kaayaan méntal maranéhanana dina waktu éta, kaasup kaayaan emosi sarta inténsitas. Fase ieu lumangsung sakitar sapuluh menit.

Dina fase katilu jeung pamungkas, pamilon dipintonkeun 96 video aktor, langgeng ngan leuwih sapuluh detik unggal, tétéla recounting pangalaman emosi sengit. Peserta teras dipenta pikeun ngévaluasi émosi sareng inténsitas anu diwakilan dina pidéo, ogé parasaan anu saluyu. Fase ieu lumangsung sakitar 15 menit.

metode

Pikeun ngahontal rata-rata rata-rata rupa anu direbut (tingali gambar kahiji, di luhur), landmark émosional dicandak ku EmoNet kerangka. Satuluyna, korespondensi antara wangun beungeut jeung rata-rata (rata-rata) wangun beungeut ditangtukeun ngaliwatan transformasi affine piecewise.

Pangenal émosi dimensi jeung prediksi panon panon dilumangsungkeun dina unggal ruas landmark dicirikeun dina tahap saméméhna.

Dina titik ieu, inferensi émosi dumasar-audio parantos nunjukkeun yén momen anu tiasa diajar parantos sumping dina kaayaan méntal pasien, sareng tugasna nyaéta pikeun moto gambar raray anu saluyu sareng ngembangkeun éta diménsi sareng domain kaayaan anu mangaruhan.

(Dina pidéo di luhur, urang ningali karya anu dikembangkeun ku pangarang téknologi pangenal émosi dimensi anu dianggo ku panalungtik pikeun karya anyar).

Wangun géodésik bahan diitung pikeun unggal pigura data, sarta Dekomposisi Nilai Singular (Svd) réduksi diterapkeun. Data runtuyan waktu hasilna ieu pamustunganana dimodelkeun salaku a VAR prosés, lajeng salajengna ngurangan via SVD saméméh Adaptasi MAP.

Workflow pikeun prosés réduksi geodesic.

Nilai valénsi sareng gairah dina jaringan EmoNet ogé sami diolah sareng modél VAR sareng komputasi kernel sekuen.

Eksperimen

Sakumaha anu dijelaskeun sateuacana, karya énggal utamina mangrupikeun makalah panalungtikan médis tinimbang kiriman visi komputer standar, sareng kami ngarujuk pamaca kana makalah sorangan pikeun liputan anu jero ngeunaan ékspérimén OEG anu rupa-rupa anu dijalankeun ku panalungtik.

Nanging, pikeun nyimpulkeun pilihan di antarana:

Cues Gangguan Aféktif

Di dieu pamilon 40 (sanes ti grup kontrol atawa sabar) dipenta pikeun meunteun mean rupa dievaluasi (tempo di luhur) dina hormat ka sababaraha patarosan, tanpa keur informed tina konteks data. Patarosan éta:

Naon jenis kelamin tina dua rupa?
Naha raray gaduh penampilan anu pikaresepeun?
Naha rupa-rupa ieu jalma anu dipercaya?
Kumaha anjeun assess kamampuh jalma ieu meta?
Naon émosi dua raray?
Naon rupa kulit dua beungeut?
Naon kesan tina paneuteup?
Naha dua raray gaduh sudut sungut anu droopy?
Naha dua raray éta ngagaduhan warna coklat panon?
Naha jalma-jalma ieu pasien klinis?

Panaliti mendakan yén évaluasi buta ieu pakait sareng kaayaan kadaptar tina data anu diolah:

Hasil plot kotak pikeun survey 'mean face'.

Penilaian klinis

Pikeun ngukur utilitas OEG dina penilaian awal, para panalungtik mimitina dievaluasi kumaha efektifna penilaian klinis standar ku nyalira, ngukur tingkat perbaikan antara induksi sareng fase kadua (ku waktos éta pasien biasana nampi pangobatan dumasar-narkoba.

Panaliti nyimpulkeun yén status sareng severity gejala tiasa ditaksir ku cara ieu, ngahontal korelasi 0.82. Sanajan kitu, hiji diagnosis akurat boh schizophrenia atawa depresi kabuktian leuwih nangtang, kalawan métode baku ngan meunangkeun skor -0.03 dina tahap awal ieu.

Panulis komentar:

'Intina, status pasien tiasa ditangtukeun sacara rélatif nganggo angkét biasa. Nanging, éta dasarna sadayana anu tiasa disimpulkeun tina éta. Naha batur depresi atawa rada schizophrenic teu dituduhkeun. Sami manglaku ka respon perlakuan.'

Hasil tina prosés mesin éta bisa ménta skor luhur di wewengkon masalah ieu, sarta skor comparable pikeun aspék evaluasi sabar awal:

Angka anu langkung luhur langkung saé. Di kénca, hasil akurasi evaluasi dumasar-wawancara standar sakuliah opat fase arsitektur nguji; di katuhu, hasil dumasar-mesin.

Diagnosis Gangguan

Ngabédakeun depresi ti skizofrenia ngaliwatan gambar raray statik sanes masalah trivial. Divalidasi silang, prosés mesin tiasa nampi skor akurasi anu luhur dina sababaraha fase uji coba:

Dina percobaan séjén, panalungtik éta bisa demonstrate bukti yén OEG bisa ngarasa pamutahiran sabar ngaliwatan perlakuan farmakologis, sarta perlakuan umum tina gangguan:

'The inferensi kausal leuwih pangaweruh prior empiris tina pendataan disaluyukeun perlakuan farmakologis dina urutan niténan mulang ka pangaturan fisiologis tina dinamika raray. Balik sapertos kitu henteu tiasa ditingali salami resép klinis.

"Ayeuna henteu écés naha rekomendasi dumasar mesin sapertos kitu bakal ngahasilkeun kasuksésan terapi anu langkung saé. Utamana sabab dipikanyaho mana efek samping pangobatan tiasa gaduh dina waktos anu lami.

'Najan kitu, [jenis ieu] pendekatan sabar-tailored bakal megatkeun halangan tina skéma klasifikasi categorical umum masih dominan dipaké dina kahirupan sapopoe.'

* Konversi kuring tina citations inline pangarang kana hyperlinks.

Mimiti diterbitkeun 3 Agustus 2022.