論文の概要: The Face of Affective Disorders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01369v2
- Date: Thu, 4 Aug 2022 07:48:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-05 10:28:47.638996
- Title: The Face of Affective Disorders
- Title(参考訳): 情緒障害という顔
- Authors: Christian S. Pilz, Benjamin Clemens, Inka C. Hiss, Christoph Weiss,
Ulrich Canzler, Jarek Krajewski, Ute Habel, Steffen Leonhardt
- Abstract要約: 臨床領域における脳刺激の調節によって変化する顔面行動の統計的特性について検討した。
我々は,現代のカメラを用いたリアルタイム信号処理とコンピュータビジョンにのみ依存する,古典的な頭皮型閉塞型センサであるオプト・エレクトロニック・脳波(OEG)の意味で,提示された測定値を命名した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.4005714204825646
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the statistical properties of facial behaviour altered by the
regulation of brain arousal in the clinical domain of psychiatry. The
underlying mechanism is linked to the empirical interpretation of the vigilance
continuum as behavioral surrogate measurement for certain states of mind. We
name the presented measurement in the sense of the classical scalp based
obtrusive sensors Opto Electronic Encephalography (OEG) which relies solely on
modern camera based real-time signal processing and computer vision. Based upon
a stochastic representation as coherence of the face dynamics, reflecting the
hemifacial asymmetry in emotion expressions, we demonstrate an almost flawless
distinction between patients and healthy controls as well as between the mental
disorders depression and schizophrenia and the symptom severity. In contrast to
the standard diagnostic process, which is time-consuming, subjective and does
not incorporate neurobiological data such as real-time face dynamics, the
objective stochastic modeling of the affective responsiveness only requires a
few minutes of video-based facial recordings. We also highlight the potential
of the methodology as a causal inference model in transdiagnostic analysis to
predict the outcome of pharmacological treatment. All results are obtained on a
clinical longitudinal data collection with an amount of 100 patients and 50
controls.
- Abstract(参考訳): 臨床領域における脳刺激の調節によって変化する顔面行動の統計的特性について検討した。
根底にあるメカニズムは、ある心の状態に対する行動の代理的測定としての警戒連続体の経験的解釈と結びついている。
提案手法は,現代のカメラを用いたリアルタイム信号処理とコンピュータビジョンのみに依拠する,古典的頭皮ベースオブトラシブセンサ(oeg)を用いたオプト・エレクトロニック・エンブレオグラフィー(oeg)の意味での計測手法である。
顔面動態のコヒーレンスとしての確率的表現に基づいて、感情表現のヘミフェイス非対称性を反映し、精神疾患のうつ病と統合失調症と症状の重症度と、患者と健康管理のほぼ不完全な区別を示す。
時間消費で主観的であり、リアルタイム顔のダイナミクスのような神経生物学的データを組み込んでいない標準的な診断プロセスとは対照的に、感情的応答性の客観的な確率的モデリングは、ビデオベースの顔記録をほんの数分しか必要としない。
また, 経診断的分析における因果推論モデルとしての方法論の可能性を強調し, 薬理学的治療の結果を予測する。
すべての結果は100人の患者と50人のコントロールを備えた臨床縦断データ収集で得られる。
関連論文リスト
- Faces of the Mind: Unveiling Mental Health States Through Facial Expressions in 11,427 Adolescents [12.51443153354506]
うつ病や不安などの気分障害は、しばしば表情を通して現れる。
11,427人の被験者の顔映像を分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T14:02:40Z) - Personalized identification, prediction, and stimulation of neural
oscillations via data-driven models of epileptic network dynamics [0.0]
脳波データから直接ててんかん性ネットワークダイナミクスの予測モデルを抽出するフレームワークを開発する。
本研究では,周期運転下での脳ネットワーク力学モデル間の直接対応を構築することができることを示す。
このことは、周期的な脳刺激がてんかん性ネットワークの病態状態を正常な機能的脳状態へと導くことを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-20T13:21:31Z) - A store-and-forward cloud-based telemonitoring system for automatic
assessing dysarthria evolution in neurological diseases from video-recording
analysis [8.275082697744084]
神経疾患に苦しむ患者は、発語に影響を及ぼす運動性発声障害である失語を発症する可能性がある。
この研究は、クラウドアーキテクチャの中で、変形性障害を持つ個人が取得したビデオ記録を分析するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を統合するストア・アンド・フォワード遠隔監視システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-16T16:24:11Z) - Heterogeneous Hidden Markov Models for Sleep Activity Recognition from
Multi-Source Passively Sensed Data [67.60224656603823]
精神科患者の受動的活動監視は、リアルタイムでの行動変化を検出するために不可欠である。
睡眠行動認識は、患者の活動サイクルを表現する行動マーカーである。
スマートフォンから受動的に検出されたデータは、患者の生体リズムに優れた代替手段である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-08T17:29:40Z) - Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of
Interpretability [82.29775890542967]
治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。
ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。
我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T17:59:05Z) - Depression Recognition using Remote Photoplethysmography from Facial
Videos [0.3867363075280544]
うつ病は個人の健康に有害な精神疾患である。
本研究は、異なるうつ状態が血液量脈(BVP)と心拍変動(HRV)に顕著な影響を及ぼすかどうかを観察するために生理的信号を分析する。
視覚情報に基づいて顔映像から直接抽出する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-09T10:23:49Z) - The world seems different in a social context: a neural network analysis
of human experimental data [57.729312306803955]
本研究では,先行・知覚的信号の精度を変化させることで,個人・社会的タスク設定の両方で人間の行動データを再現可能であることを示す。
トレーニングされたネットワークの神経活性化トレースの分析は、情報が個人や社会的条件のネットワークにおいて、根本的に異なる方法でコード化されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-03T17:19:12Z) - Designing A Clinically Applicable Deep Recurrent Model to Identify
Neuropsychiatric Symptoms in People Living with Dementia Using In-Home
Monitoring Data [52.40058724040671]
鎮静は認知症において高い有病率を有する神経精神医学症状の1つである。
扇動エピソードの検出は、認知症に生きる人々(PLWD)に早期かつタイムリーな介入を提供するのに役立つ。
本研究は,家庭内モニタリングデータを用いてPLWDの動揺リスクを分析するための教師付き学習モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-19T11:45:01Z) - Video-based Remote Physiological Measurement via Cross-verified Feature
Disentangling [121.50704279659253]
非生理的表現と生理的特徴を混同するための横断的特徴分離戦略を提案する。
次に, 蒸留された生理特性を用いて, 頑健なマルチタスク生理測定を行った。
歪んだ特徴は、最終的に平均HR値やr信号のような複数の生理的信号の合同予測に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T09:39:17Z) - Prediction of Human Empathy based on EEG Cortical Asymmetry [0.0]
特定の周波数帯における脳振動の側方化は、自己申告された共感スコアの重要な予測因子である。
結果は、感情の表現や認識が困難である人々を支援する脳-コンピュータインターフェースの開発に利用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T13:49:56Z) - Learning Dynamic and Personalized Comorbidity Networks from Event Data
using Deep Diffusion Processes [102.02672176520382]
コンコルビンド病は、個人によって異なる複雑な時間的パターンを通じて発生し進行する。
電子的な健康記録では、患者が持つ異なる疾患を観察できるが、それぞれの共死状態の時間的関係を推測できるだけである。
我々は「ダイナミック・コオービディティ・ネットワーク」をモデル化するための深層拡散プロセスを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-08T15:47:08Z)
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。