論文の概要: Analyzing the Effect of Data Impurity on the Detection Performances of Mental Disorders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05133v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 13:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 14:49:38.554193
• Title: Analyzing the Effect of Data Impurity on the Detection Performances of Mental Disorders
• Title（参考訳）: データ不純物が精神障害の検出性能に及ぼす影響の分析
• Authors: Rohan Kumar Gupta and Rohit Sinha
• Abstract要約: 特定の精神障害が類似した症状を共有していることが広く認識されており、収集された行動データが複数の障害に関連する様々な属性を包含している。 本研究では,大うつ病 (MDD) と外傷後ストレス障害 (PTSD) の文脈におけるこの仮説について検討する。 これらのデータ不純物除去により,MDDおよびPTSD検出性能は大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.080594857690561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The primary method for identifying mental disorders automatically has traditionally involved using binary classifiers. These classifiers are trained using behavioral data obtained from an interview setup. In this training process, data from individuals with the specific disorder under consideration are categorized as the positive class, while data from all other participants constitute the negative class. In practice, it is widely recognized that certain mental disorders share similar symptoms, causing the collected behavioral data to encompass a variety of attributes associated with multiple disorders. Consequently, attributes linked to the targeted mental disorder might also be present within the negative class. This data impurity may lead to sub-optimal training of the classifier for a mental disorder of interest. In this study, we investigate this hypothesis in the context of major depressive disorder (MDD) and post-traumatic stress disorder detection (PTSD). The results show that upon removal of such data impurity, MDD and PTSD detection performances are significantly improved.
• Abstract（参考訳）: 精神障害を自動的に識別する主要な方法は、伝統的にバイナリ分類器を用いている。 これらの分類器は、面接設定から得られた行動データを用いて訓練される。 このトレーニングプロセスでは、特定の障害を持つ個人からのデータがポジティブクラスに分類され、他のすべての参加者からのデータがネガティブクラスに分類される。 実際には、特定の精神疾患が同様の症状を共有しており、収集された行動データが複数の障害に関連する様々な属性を包含していることが広く認識されている。 その結果、対象の精神障害に関連する属性も、負のクラスに存在している可能性がある。 このデータ不純物は、関心の精神障害に対する分類器の準最適訓練につながる可能性がある。 本研究では,大うつ病性障害(mdd)と外傷後ストレス障害検出(ptsd)の文脈でこの仮説を検討する。 これらのデータ不純物除去により,MDDおよびPTSD検出性能は大幅に向上した。

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