論文の概要: Learning to Detect Bipolar Disorder and Borderline Personality Disorder
with Language and Speech in Non-Clinical Interviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03408v2
- Date: Mon, 31 May 2021 04:23:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 09:14:35.489893
- Title: Learning to Detect Bipolar Disorder and Borderline Personality Disorder
with Language and Speech in Non-Clinical Interviews
- Title（参考訳）: 言語・音声による二極性障害・境界性人格障害の検出
- Authors: Bo Wang, Yue Wu, Niall Taylor, Terry Lyons, Maria Liakata, Alejo J
Nevado-Holgado, Kate E A Saunders
- Abstract要約: 双極性障害(BD)と境界性パーソナリティ障害(BPD)はどちらも慢性精神疾患である。
これらの重なり合う症状と共通の相違は、臨床インタビューに基づいて、臨床医が2つの症状を区別することを困難にしている。
本稿ではまず,BD や BPD を対象とするインタビューを含むマルチモーダルデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.909983168436945
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bipolar disorder (BD) and borderline personality disorder (BPD) are both
chronic psychiatric disorders. However, their overlapping symptoms and common
comorbidity make it challenging for the clinicians to distinguish the two
conditions on the basis of a clinical interview. In this work, we first present
a new multi-modal dataset containing interviews involving individuals with BD
or BPD being interviewed about a non-clinical topic . We investigate the
automatic detection of the two conditions, and demonstrate a good linear
classifier that can be learnt using a down-selected set of features from the
different aspects of the interviews and a novel approach of summarising these
features. Finally, we find that different sets of features characterise BD and
BPD, thus providing insights into the difference between the automatic
screening of the two conditions.
- Abstract（参考訳）: 双極性障害(BD)と境界性パーソナリティ障害(BPD)はどちらも慢性精神疾患である。
しかし, 重度の症状と共同症状が重なり, 臨床検査の結果から両症状の鑑別が困難であった。
本稿では,bd や bpd を持つ個人に対する非臨床トピックに関するインタビューを含む,新しいマルチモーダルデータセットを提案する。
本稿では,2つの条件の自動検出について検討し,これらの特徴を要約する新しいアプローチと,インタビューの異なる側面から抽出した特徴セットを用いて学習できる良質な線形分類器について述べる。
最後に,bd と bpd を特徴とする特徴セットが異なっており,この2つの条件の自動スクリーニングの差異について考察する。
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