論文の概要: Multimodal Depression Severity Prediction from medical bio-markers using
Machine Learning Tools and Technologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05651v2
- Date: Tue, 6 Oct 2020 06:42:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 21:00:13.206239
- Title: Multimodal Depression Severity Prediction from medical bio-markers using
Machine Learning Tools and Technologies
- Title（参考訳）: 機械学習ツールと技術を用いた医療バイオマーカーからのマルチモーダルうつ病重症度予測
- Authors: Shivani Shimpi, Shyam Thombre, Snehal Reddy, Ritik Sharma, Srijan
Singh
- Abstract要約: うつ病は世界中の精神疾患の主要な原因となっている。
近年,うつ病の診断とステージ予測の自動化に行動的手がかりが用いられている。
ラベル付き行動データセットの欠如と、膨大な量のバリエーションが、タスクを達成する上で大きな課題であることが証明されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Depression has been a leading cause of mental-health illnesses across the
world. While the loss of lives due to unmanaged depression is a subject of
attention, so is the lack of diagnostic tests and subjectivity involved. Using
behavioural cues to automate depression diagnosis and stage prediction in
recent years has relatively increased. However, the absence of labelled
behavioural datasets and a vast amount of possible variations prove to be a
major challenge in accomplishing the task. This paper proposes a novel Custom
CM Ensemble approach and focuses on a paradigm of a cross-platform smartphone
application that takes multimodal inputs from a user through a series of
pre-defined questions, sends it to the Cloud ML architecture and conveys back a
depression quotient, representative of its severity. Our app estimates the
severity of depression based on a multi-class classification model by utilizing
the language, audio, and visual modalities. The given approach attempts to
detect, emphasize, and classify the features of a depressed person based on the
low-level descriptors for verbal and visual features, and context of the
language features when prompted with a question. The model achieved a precision
value of 0.88 and an accuracy of 91.56%. Further optimization reveals the
intramodality and intermodality relevance through the selection of the most
influential features within each modality for decision making.
- Abstract（参考訳）: うつ病は世界中の精神疾患の主要な原因となっている。
無管理のうつ病による生命の喪失は注意すべき課題であるが、診断テストや主観性が欠如している。
近年,うつ病の診断とステージ予測の自動化に行動的手がかりが用いられている。
しかし、ラベル付きビヘイビアデータセットと膨大なバリエーションがないことは、タスクを達成する上で大きな課題であることを示している。
本稿では,ユーザからのマルチモーダルな入力を一連の事前定義された質問を通じて受け取り,それをCloud MLアーキテクチャに送信し,その厳密さを代表する抑うつ商を返送するクロスプラットフォームスマートフォンアプリケーションのパラダイムに焦点を当てた,新しいカスタムCMアンサンブルアプローチを提案する。
本アプリは,多クラス分類モデルに基づく抑うつの重症度を,言語,音声,視覚的モダリティを用いて推定する。
与えられたアプローチは、言語的特徴と視覚的特徴の低レベル記述子と、質問によって促された言語特徴のコンテキストに基づいて、抑うつ者の特徴を検出し、強調し、分類しようとする。
このモデルは0.88の精度と91.56%の精度を達成した。
さらなる最適化は、意思決定の各モダリティにおいて最も影響力のある特徴の選択を通じて、モダリティ内およびモダリティ間の関係を明らかにする。
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