論文の概要: Depression Status Estimation by Deep Learning based Hybrid Multi-Modal Fusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14966v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 16:38:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:40:41.003930
• Title: Depression Status Estimation by Deep Learning based Hybrid Multi-Modal Fusion Model
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたハイブリッドマルチモーダル融合モデルによる抑うつ状態の推定
• Authors: Hrithwik Shalu, Harikrishnan P, Hari Sankar CN, Akash Das, Saptarshi Majumder, Arnhav Datar, Subin Mathew MS, Anugyan Das and Juned Kadiwala
• Abstract要約: 軽度のうつ病の予備的検出は、一般的な精神疾患の効果的な治療に大いに役立つ。 従来のディープラーニング手法は、現実の環境での一般化に失敗する。 本研究では,一ショット学習,古典的教師付き深層学習法,適応のための人間同士のインタラクションを組み合わせ,ハイブリッドな深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preliminary detection of mild depression could immensely help in effective treatment of the common mental health disorder. Due to the lack of proper awareness and the ample mix of stigmas and misconceptions present within the society, mental health status estimation has become a truly difficult task. Due to the immense variations in character level traits from person to person, traditional deep learning methods fail to generalize in a real world setting. In our study we aim to create a human allied AI workflow which could efficiently adapt to specific users and effectively perform in real world scenarios. We propose a Hybrid deep learning approach that combines the essence of one shot learning, classical supervised deep learning methods and human allied interactions for adaptation. In order to capture maximum information and make efficient diagnosis video, audio, and text modalities are utilized. Our Hybrid Fusion model achieved a high accuracy of 96.3% on the Dataset; and attained an AUC of 0.9682 which proves its robustness in discriminating classes in complex real-world scenarios making sure that no cases of mild depression are missed during diagnosis. The proposed method is deployed in a cloud-based smartphone application for robust testing. With user-specific adaptations and state of the art methodologies, we present a state-of-the-art model with user friendly experience.
• Abstract（参考訳）: 軽度のうつ病の予備的検出は、一般的な精神疾患の効果的な治療に大いに役立つ。 適切な意識の欠如と、社会内に存在するスティグマと誤解が混ざり合っているため、精神的な健康状態の推定は本当に難しい課題となっている。 人から人へのキャラクタレベルの特性の変化により、従来のディープラーニング手法は現実の環境では一般化できない。 本研究の目的は、特定のユーザに対して効率的に適応し、現実のシナリオで効果的に実行可能な、人間によるAIワークフローを作ることである。 本稿では,一発学習の本質,古典的教師付き深層学習法,適応のための人間関係インタラクションを組み合わせたハイブリッド深層学習手法を提案する。 最大情報をキャプチャし、効率的な診断ビデオ、音声、テキストモダリティを利用する。 ハイブリッド核融合モデルは,データセット上で96.3%の精度を達成し,複雑な実世界のシナリオにおけるクラス識別におけるロバスト性を証明し,診断中に軽度抑うつを見逃さないことを確認した。 提案手法は、堅牢なテストのためにクラウドベースのスマートフォンアプリケーションにデプロイされる。 ユーザ固有の適応と技術手法の状況から,ユーザフレンドリーな経験を持つ最先端のモデルを提案する。

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