論文の概要: A Multimodal Data-driven Framework for Anxiety Screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09041v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 02:25:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:02:52.850274
• Title: A Multimodal Data-driven Framework for Anxiety Screening
• Title（参考訳）: 不安スクリーニングのためのマルチモーダルデータ駆動フレームワーク
• Authors: Haimiao Mo, Shuai Ding, Siu Cheung Hui
• Abstract要約: 我々は,MMD-ASというデータ駆動型不安スクリーニングフレームワークを提案し,スマートフォンによる200人以上の船員の健康データ収集実験を行った。 モデルの性能向上のために,提案フレームワークの特徴抽出,次元縮小,特徴選択,不安推定を共同で訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.002401707506941
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Early screening for anxiety and appropriate interventions are essential to reduce the incidence of self-harm and suicide in patients. Due to limited medical resources, traditional methods that overly rely on physician expertise and specialized equipment cannot simultaneously meet the needs for high accuracy and model interpretability. Multimodal data can provide more objective evidence for anxiety screening to improve the accuracy of models. The large amount of noise in multimodal data and the unbalanced nature of the data make the model prone to overfitting. However, it is a non-differentiable problem when high-dimensional and multimodal feature combinations are used as model inputs and incorporated into model training. This causes existing anxiety screening methods based on machine learning and deep learning to be inapplicable. Therefore, we propose a multimodal data-driven anxiety screening framework, namely MMD-AS, and conduct experiments on the collected health data of over 200 seafarers by smartphones. The proposed framework's feature extraction, dimension reduction, feature selection, and anxiety inference are jointly trained to improve the model's performance. In the feature selection step, a feature selection method based on the Improved Fireworks Algorithm is used to solve the non-differentiable problem of feature combination to remove redundant features and search for the ideal feature subset. The experimental results show that our framework outperforms the comparison methods.
• Abstract（参考訳）: 不安と適切な介入の早期スクリーニングは、患者の自傷や自殺の頻度を減らすために不可欠である。 医療資源が限られているため、医師の専門知識や専門機器に過度に依存する伝統的な手法は、高い精度とモデル解釈可能性の必要性を同時に満たすことはできない。 マルチモーダルデータは、モデルの精度を向上させるために不安スクリーニングの客観的な証拠を提供することができる。 マルチモーダルデータにおける大量のノイズとデータの不均衡の性質により、モデルは過度に適合する傾向にある。 しかし,高次元・マルチモーダルな特徴組合せをモデル入力とし,モデル学習に組み込む場合,これは微分不可能な問題である。 これにより、機械学習とディープラーニングに基づく既存の不安スクリーニング手法が適用不可能となる。 そこで本研究では,マルチモーダルなデータ駆動型不安スクリーニングフレームワークmmd-asを提案し,スマートフォンによる200人以上の船員の健康データについて実験を行う。 モデルの性能向上のために,提案フレームワークの特徴抽出,次元縮小,特徴選択,不安推定を共同で訓練した。 特徴選択ステップでは、改良花火アルゴリズムに基づく特徴選択法を用いて、特徴組合せの非微分可能問題を解くことにより、冗長な特徴を取り除き、理想的な特徴部分集合を探索する。 実験の結果,本フレームワークは比較手法よりも優れていた。

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