Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpreting Depression From Question-wise Long-term Video Recording of SDS Evaluation

論文の概要: Interpreting Depression From Question-wise Long-term Video Recording of SDS Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13393v1
Date: Fri, 25 Jun 2021 02:32:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-28 23:45:20.698707
Title: Interpreting Depression From Question-wise Long-term Video Recording of SDS Evaluation
Title（参考訳）: SDS評価の長期ビデオ記録による抑うつの解釈
Authors: Wanqing Xie, Lizhong Liang, Yao Lu, Chen Wang, Jihong Shen, Hui Luo, Xiaofeng Liu
Abstract要約: SDS (Self-Rating Depression Scale) は, 効率的な予備検診によく用いられている。本稿では, 質問票結果と回答時間に基づいて, 長期可変長ビデオのエンドツーエンド階層化フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.578189285500716
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Self-Rating Depression Scale (SDS) questionnaire has frequently been used for efficient depression preliminary screening. However, the uncontrollable self-administered measure can be easily affected by insouciantly or deceptively answering, and producing the different results with the clinician-administered Hamilton Depression Rating Scale (HDRS) and the final diagnosis. Clinically, facial expression (FE) and actions play a vital role in clinician-administered evaluation, while FE and action are underexplored for self-administered evaluations. In this work, we collect a novel dataset of 200 subjects to evidence the validity of self-rating questionnaires with their corresponding question-wise video recording. To automatically interpret depression from the SDS evaluation and the paired video, we propose an end-to-end hierarchical framework for the long-term variable-length video, which is also conditioned on the questionnaire results and the answering time. Specifically, we resort to a hierarchical model which utilizes a 3D CNN for local temporal pattern exploration and a redundancy-aware self-attention (RAS) scheme for question-wise global feature aggregation. Targeting for the redundant long-term FE video processing, our RAS is able to effectively exploit the correlations of each video clip within a question set to emphasize the discriminative information and eliminate the redundancy based on feature pair-wise affinity. Then, the question-wise video feature is concatenated with the questionnaire scores for final depression detection. Our thorough evaluations also show the validity of fusing SDS evaluation and its video recording, and the superiority of our framework to the conventional state-of-the-art temporal modeling methods.
Abstract（参考訳）: SDS (Self-Rating Depression Scale) は, うつ病早期スクリーニングによく用いられている。しかし, コントロール不能な自己管理尺度は, 不合理に, 偏見的に答えることによって容易に影響を受け, 臨床医によるハミルトン抑うつ評価尺度 (HDRS) と最終診断で異なる結果が得られた。臨床では, 顔面表情(FE)と行動は, 臨床医による評価において重要な役割を担っている。本研究では,200人の被験者を対象とした新しいデータセットを収集し,自己評価アンケートの有効性を示す。 SDS評価とペアビデオからうつ病を自動的に解釈するために,質問票結果と回答時間にも配慮した,長期可変長ビデオのエンドツーエンド階層化フレームワークを提案する。具体的には,局所的時間的パターン探索に3D CNNを利用する階層モデルと,疑わしいグローバルな特徴集約のための冗長性を考慮した自己認識(RAS)方式を用いる。冗長なfeビデオ処理をターゲットとしたrasは,質問集合内の各ビデオクリップの相関を効果的に活用し,識別情報を強調し,特徴対の親和性に基づく冗長性を解消する。そして、質問側の映像特徴とアンケートスコアとを連結して最終抑うつ検出を行う。また,SDS評価とその映像記録の有効性,および従来の最先端の時間的モデリング手法に対するフレームワークの優位性も明らかにした。

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