基于音频和视频的抑郁症自动识别:一篇评论
Meng-Meng Han1,2, Xing-Yun Li2,3,4, Xin-Yu Yi2,3,4
1Shandong Mental Health Center, Shandong University, Jinan 250014, Shandong Province, China.
World journal of psychiatry
|March 11, 2024
概括
本研究使用音频和视频数据探索自动抑郁估计 (ADE),突出深度学习.
科学领域:
- 计算精神病学是一种计算精神病学.
- 医疗保健中的人工智能
- 机器学习用于心理健康评估
背景情况:
- 抑郁症是一种普遍存在的心理健康障碍,需要准确的检测.
- 目前的评估方法依赖于医生的专业知识和标准化秤.
- 非生物标志物 (口头/非口头) 是至关重要的,但在诊断中未得到充分利用.
研究的目的:
- 审查自动抑郁估计 (ADE) 系统最近的进展.
- 探索音频和视频数据用于抑郁症查的利用.
- 确定目前在ADE的研究缺口和未来的方向.
主要方法:
- 对基于音频和视频的ADE常用公共数据集的审查.
- 对深度学习方法进行分析,以捕获非生物标记.
- 对基于音频和视频的抑郁症检测研究结果的综合.
主要成果:
- 深度学习可以有效捕获非生物标记.
- 音频和视频分析显示,自动化抑郁症查具有前景.
- 现有研究在数据集多样性和特征集成方面存在局限性.
结论:
- 基于音频和视频的ADE系统有可能支持临床抑郁症评估.
- 需要进一步的研究来解决目前的缺陷并提高系统可靠性.
- 未来的方向包括改进功能提取和多式联运数据集成.


