論文の概要: Machine Learning, Deep Learning and Data Preprocessing Techniques for
Detection, Prediction, and Monitoring of Stress and Stress-related Mental
Disorders: A Scoping Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04616v1
- Date: Tue, 8 Aug 2023 22:47:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-10 15:39:34.557716
- Title: Machine Learning, Deep Learning and Data Preprocessing Techniques for
Detection, Prediction, and Monitoring of Stress and Stress-related Mental
Disorders: A Scoping Review
- Title(参考訳): ストレス・ストレス関連精神疾患の検出・予測・モニタリングのための機械学習・ディープラーニング・データ前処理技術:スコープレビュー
- Authors: Moein Razavi, Samira Ziyadidegan, Reza Jahromi, Saber Kazeminasab,
Vahid Janfaza, Ahmadreza Mahmoudzadeh, Elaheh Baharlouei, Farzan Sasangohar
- Abstract要約: ストレスやストレス関連MDのコンテキストで使用される最新の機械学習アルゴリズム、前処理技術、データタイプを調査する。
Support Vector Machine(SVM)、Neural Network(NN)、Random Forest(RF)モデルは、常に優れた精度と堅牢性を示している。
- 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: This comprehensive review systematically evaluates Machine Learning (ML)
methodologies employed in the detection, prediction, and analysis of mental
stress and its consequent mental disorders (MDs). Utilizing a rigorous scoping
review process, the investigation delves into the latest ML algorithms,
preprocessing techniques, and data types employed in the context of stress and
stress-related MDs. The findings highlight that Support Vector Machine (SVM),
Neural Network (NN), and Random Forest (RF) models consistently exhibit
superior accuracy and robustness among all machine learning algorithms
examined. Furthermore, the review underscores that physiological parameters,
such as heart rate measurements and skin response, are prevalently used as
stress predictors in ML algorithms. This is attributed to their rich
explanatory information concerning stress and stress-related MDs, as well as
the relative ease of data acquisition. Additionally, the application of
dimensionality reduction techniques, including mappings, feature selection,
filtering, and noise reduction, is frequently observed as a crucial step
preceding the training of ML algorithms. The synthesis of this review
identifies significant research gaps and outlines future directions for the
field. These encompass areas such as model interpretability, model
personalization, the incorporation of naturalistic settings, and real-time
processing capabilities for detection and prediction of stress and
stress-related MDs.
- Abstract(参考訳): この総合的なレビューは、精神ストレスとその関連する精神障害の検出、予測、分析に使用される機械学習(ML)方法論を体系的に評価する。
厳密なスコーピングレビュープロセスを用いて,ストレスおよびストレス関連mdsの文脈で使用される最新のmlアルゴリズム,前処理技術,データ型について調査を行った。
その結果、Support Vector Machine(SVM)、Neural Network(NN)、Random Forest(RF)モデルは、検査されたすべての機械学習アルゴリズムにおいて、常に優れた精度と堅牢性を示すことがわかった。
さらに, 心拍数測定や皮膚反応などの生理的パラメータが, mlアルゴリズムのストレス予測因子として広く用いられていることを考察する。
これは、ストレスやストレス関連のMDに関する豊富な説明情報と、データ取得の比較的容易さに起因する。
さらに、マッピング、特徴選択、フィルタリング、ノイズ低減を含む次元性低減技術の応用は、MLアルゴリズムの訓練に先立って重要なステップとしてしばしば観察される。
このレビューの合成は、重要な研究のギャップを明らかにし、この分野の今後の方向性を概説する。
これらの領域は、モデル解釈可能性、モデルパーソナライゼーション、自然主義的設定の組み込み、ストレスやストレスに関連するmdsの検出と予測のためのリアルタイム処理能力などを含む。
関連論文リスト
- Comprehensive evaluation of Mal-API-2019 dataset by machine learning in
malware detection [0.5874782446136914]
本研究では,機械学習技術を用いたマルウェア検出の徹底的な検討を行う。
その目的は、脅威をより効果的に識別し緩和することで、サイバーセキュリティの能力を向上させることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T17:22:43Z) - Evaluating the Fairness of the MIMIC-IV Dataset and a Baseline
Algorithm: Application to the ICU Length of Stay Prediction [65.268245109828]
本稿では、MIMIC-IVデータセットを用いて、滞在時間を予測するXGBoostバイナリ分類モデルにおける公平性とバイアスについて検討する。
この研究は、人口統計属性にわたるデータセットのクラス不均衡を明らかにし、データ前処理と特徴抽出を採用する。
この論文は、偏見を緩和するための公正な機械学習技術と、医療専門家とデータサイエンティストの協力的な努力の必要性について結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-31T16:01:48Z) - The Significance of Machine Learning in Clinical Disease Diagnosis: A
Review [0.0]
本研究では、時系列医療指標における心拍データの伝達を改善するための機械学習アルゴリズムの能力について検討する。
検討中の要因は、アルゴリズムの利用、対象とする疾患の種類、採用されるデータの種類、応用、評価指標などである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T20:28:22Z) - QXAI: Explainable AI Framework for Quantitative Analysis in Patient
Monitoring Systems [9.29069202652354]
定量的分析のための説明可能なAI(QXAI)フレームワークは、回帰および分類タスクのポストホックモデル説明可能性と本質的な説明可能性によって提案される。
我々は,センサデータに基づく心拍数予測と身体活動の分類を行うために,人工ニューラルネットワーク (ANN) と注意に基づく双方向LSTM (BiLSTM) モデルを採用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T03:50:30Z) - A Mechanistic Interpretation of Arithmetic Reasoning in Language Models
using Causal Mediation Analysis [128.0532113800092]
算数問題に対するトランスフォーマーに基づくLMの機械的解釈を提案する。
これにより、算術に関連する情報がLMによってどのように処理されるかについての洞察が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T11:43:47Z) - Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。
アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。
マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T09:35:38Z) - Classification of Stress via Ambulatory ECG and GSR Data [0.0]
本研究は, 自己申告されたストレスアノテーションを用いた実験室で記録された生理的データを用いて, ストレスを検出するためのいくつかのアプローチを実験的に評価する。
最適応力検出法は90.77%の分類精度、91.24 F1-サブミッション、90.42感度、91.08特異性を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T15:57:14Z) - MIRACLE: Causally-Aware Imputation via Learning Missing Data Mechanisms [82.90843777097606]
欠落データに対する因果認識型計算アルゴリズム(MIRACLE)を提案する。
MIRACLEは、欠落発生機構を同時にモデル化することにより、ベースラインの計算を反復的に洗練する。
我々は、MIRACLEが一貫してイミューテーションを改善することができることを示すために、合成および様々な公開データセットに関する広範な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-04T22:38:18Z) - Supply of engineering techniques and software design patterns in
psychoanalysis and psychometrics sciences [0.0]
本研究の目的は、心理療法におけるCBT法(認知行動療法)の弱点を改善するために、ソフトウェア技術、モデル、人工知能アルゴリズムを導入することである。
本研究の目的は、隠れた人間の変数が検査結果から推測される心理測定実験の実装である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-16T08:36:37Z) - Neuro-symbolic Neurodegenerative Disease Modeling as Probabilistic
Programmed Deep Kernels [93.58854458951431]
本稿では、神経変性疾患のパーソナライズされた予測モデリングのための、確率的プログラムによる深層カーネル学習手法を提案する。
我々の分析は、ニューラルネットワークとシンボリック機械学習のアプローチのスペクトルを考慮する。
我々は、アルツハイマー病の予測問題について評価を行い、深層学習を超越した結果を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-16T15:16:03Z) - Estimating Structural Target Functions using Machine Learning and
Influence Functions [103.47897241856603]
統計モデルから特定可能な関数として生じる対象関数の統計的機械学習のための新しい枠組みを提案する。
このフレームワークは問題とモデルに依存しないものであり、応用統計学における幅広い対象パラメータを推定するのに使用できる。
我々は、部分的に観測されていない情報を持つランダム/二重ロバストな問題において、いわゆる粗大化に特に焦点をあてた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-14T16:48:29Z)
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。