論文の概要: Modelling Paralinguistic Properties in Conversational Speech to Detect
Bipolar Disorder and Borderline Personality Disorder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09607v1
- Date: Thu, 18 Feb 2021 20:47:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-22 15:26:02.231449
- Title: Modelling Paralinguistic Properties in Conversational Speech to Detect
Bipolar Disorder and Borderline Personality Disorder
- Title(参考訳): バイポーラ障害と境界性パーソナリティ障害を検出する会話音声のパラ言語特性のモデル化
- Authors: Bo Wang, Yue Wu, Nemanja Vaci, Maria Liakata, Terry Lyons, Kate E A
Saunders
- Abstract要約: 視認性シグネチャー変換を用いた短期機能モデリングの新たなアプローチを提案する。
BDとBPDの特徴づけにおけるさまざまな機能セットの役割を示します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.766941144375146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bipolar disorder (BD) and borderline personality disorder (BPD) are two
chronic mental health conditions that clinicians find challenging to
distinguish based on clinical interviews, due to their overlapping symptoms. In
this work, we investigate the automatic detection of these two conditions by
modelling both verbal and non-verbal cues in a set of interviews. We propose a
new approach of modelling short-term features with visibility-signature
transform, and compare it with widely used high-level statistical functions. We
demonstrate the superior performance of our proposed signature-based model.
Furthermore, we show the role of different sets of features in characterising
BD and BPD.
- 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、臨床医が重なり合う症状のために臨床面接に基づいて区別が難しい2つの慢性的な精神疾患である。
本研究では,これら2つの条件の自動検出について,言語的および非言語的手がかりを一連の面接でモデル化して検討する。
本研究では,可視性信号変換を用いた短期的特徴のモデル化手法を提案し,高次統計関数と比較する。
提案したシグネチャベースモデルの優れた性能を示す。
さらに、BDとBPDの特徴付けにおけるさまざまな機能セットの役割を示す。
関連論文リスト
- LLM Questionnaire Completion for Automatic Psychiatric Assessment [49.1574468325115]
大規模言語モデル(LLM)を用いて、非構造的心理面接を、様々な精神科領域と人格領域にまたがる構造化された質問票に変換する。
得られた回答は、うつ病の標準化された精神医学的指標(PHQ-8)とPTSD(PCL-C)の予測に使用される特徴として符号化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-09T09:03:11Z) - Selfsupervised learning for pathological speech detection [0.0]
音声生成は、様々な神経変性疾患による影響と破壊を受けやすい。
これらの障害は、異常な発声パターンと不正確な調音を特徴とする病的発声を引き起こす。
ニューロタイプ話者とは異なり、言語障害や障害のある患者は、AlexaやSiriなど、さまざまなバーチャルアシスタントにアクセスできない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T07:12:47Z) - Enhancing Depression-Diagnosis-Oriented Chat with Psychological State Tracking [27.96718892323191]
Depression-diagnosis-oriented chatは、自己表現の患者を誘導し、うつ病検出の主要な症状を収集することを目的としている。
最近の研究は、面接に基づくうつ病の診断をシミュレートするために、タスク指向対話とchitchatを組み合わせることに焦点を当てている。
対話をガイドするための明確なフレームワークは検討されていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T07:17:01Z) - Handwriting and Drawing for Depression Detection: A Preliminary Study [53.11777541341063]
精神健康に対する短期的コビデンスの影響は、不安や抑うつ症状の顕著な増加であった。
本研究の目的は、健康な人とうつ病患者を識別するために、オンライン手書き・図面解析という新しいツールを使用することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-05T22:33:49Z) - Exploring Hybrid and Ensemble Models for Multiclass Prediction of Mental
Health Status on Social Media [27.799032561722893]
Redditのソーシャルメディア投稿から,不安,注意欠陥多動性障害,双極性障害,外傷後ストレス障害,抑うつ,心理的ストレス)の6つの症状を予測する実験を報告する。
変圧器アーキテクチャ(BERT,RoBERTa)とBiLSTMニューラルネットワークを利用したハイブリッド・アンサンブルモデルの性能について検討・比較を行った。
また,特定の精神状態の指標として,どのような特徴が最も重要であるかを検討するために,特徴アブレーション実験を実施している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-19T20:31:47Z) - Improving Deep Facial Phenotyping for Ultra-rare Disorder Verification
Using Model Ensembles [52.77024349608834]
我々は、DCNNを最先端の顔認識手法であるiResNetとArcFaceに置き換える影響を分析する。
提案するアンサンブルモデルにより,目視と目視の両障害に対する最先端のパフォーマンスが達成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-12T23:28:54Z) - Bayesian Networks for the robust and unbiased prediction of depression
and its symptoms utilizing speech and multimodal data [65.28160163774274]
我々は,抑うつ,抑うつ症状,および,胸腺で収集された音声,表情,認知ゲームデータから得られる特徴の関連性を把握するためにベイズ的枠組みを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T14:48:13Z) - A Multimodal Approach for Automatic Mania Assessment in Bipolar Disorder [0.0]
我々は,患者の音響的,言語的,視覚的モダリティの記録に基づくマルチモーダル意思決定システムを構築した。
我々は64.8%の非重み付き平均リコールスコアを達成し、このデータセットで達成された最先端のパフォーマンスを改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T12:09:01Z) - Variational Topic Inference for Chest X-Ray Report Generation [102.04931207504173]
医療画像のレポート生成は、作業負荷を減らし、臨床実習における診断を支援することを約束する。
近年の研究では、ディープラーニングモデルが自然画像のキャプションに成功していることが示された。
本稿では,自動レポート生成のための変分トピック推論を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T13:34:38Z) - A Preliminary Study of a Two-Stage Paradigm for Preserving Speaker
Identity in Dysarthric Voice Conversion [50.040466658605524]
変形性音声変換(DVC)における話者同一性維持のための新しいパラダイムを提案する。
変形性音声の質は統計VCによって大幅に改善される。
しかし, 変形性関節症患者の通常の発話は, ほとんど収集できないため, 過去の研究は患者の個性を取り戻すことはできなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-02T18:41:03Z) - Learning to Detect Bipolar Disorder and Borderline Personality Disorder
with Language and Speech in Non-Clinical Interviews [18.909983168436945]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-08T00:48:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。