Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting Depression and Anxiety Risk in Dutch Neighborhoods from Street-View Images

論文の概要: Predicting Depression and Anxiety Risk in Dutch Neighborhoods from Street-View Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09547v1
Date: Thu, 27 Jun 2024 10:05:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 13:18:53.321058
Title: Predicting Depression and Anxiety Risk in Dutch Neighborhoods from Street-View Images
Title（参考訳）: 街路画像によるオランダ地区の抑うつと不安リスクの予測
Authors: Nin Khodorivsko, Giacomo Spigler,
Abstract要約: うつ病と不安障害は、世界の人口のかなりの部分に影響を及ぼす精神的な健康上の問題である。本研究では,オランダの街路ビュー画像(SVI)を用いて,これらの障害の環境関連について検討した。われわれのデータセットは、GoogleストリートビューからソースされたオランダのSVI9,879個で構成されており、オランダ健康監視局の統計的うつ病と不安リスク指標と組み合わせられている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7624021966289605
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Depression and anxiety disorders are prevalent mental health challenges affecting a substantial segment of the global population. In this study, we explored the environmental correlates of these disorders by analyzing street-view images (SVI) of neighborhoods in the Netherlands. Our dataset comprises 9,879 Dutch SVIs sourced from Google Street View, paired with statistical depression and anxiety risk metrics from the Dutch Health Monitor. To tackle this challenge, we refined two existing neural network architectures, DeiT Base and ResNet50. Our goal was to predict neighborhood risk levels, categorized into four tiers from low to high risk, using the raw images. The results showed that DeiT Base and ResNet50 achieved accuracies of 43.43% and 43.63%, respectively. Notably, a significant portion of the errors were between adjacent risk categories, resulting in adjusted accuracies of 83.55% and 80.38%. We also implemented the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method on both models and employed gradient rollout on DeiT. Interestingly, while SHAP underscored specific landscape attributes, the correlation between these features and distinct depression risk categories remained unclear. The gradient rollout findings were similarly non-definitive. However, through manual analysis, we identified certain landscape types that were consistently linked with specific risk categories. These findings suggest the potential of these techniques in monitoring the correlation between various landscapes and environmental risk factors for mental health issues. As a future direction, we recommend employing these methods to observe how risk scores from the Dutch Health Monitor shift across neighborhoods over time.
Abstract（参考訳）: うつ病と不安障害は、世界の人口のかなりの部分に影響を及ぼす精神的な健康上の問題である。本研究では,オランダの街路ビュー画像(SVI)を用いて,これらの障害の環境関連について検討した。われわれのデータセットは、GoogleストリートビューからソースされたオランダのSVI9,879個で構成されており、オランダの健康監視局の統計的うつ病と不安リスク指標と組み合わせられている。この課題に対処するため、既存の2つのニューラルネットワークアーキテクチャであるDeiT BaseとResNet50を洗練しました。我々の目標は、原画像を用いて、低リスクから高リスクの4段階に分類される地区のリスクレベルを予測することであった。その結果、DeiT BaseとResNet50はそれぞれ43.43%、43.63%の精度を達成した。特に、エラーのかなりの部分は、隣接するリスクカテゴリ間のものであり、調整された精度は83.55%と80.38%であった。また、モデルとDeiTの勾配ロールアウトを用いたSHAP法も実装した。興味深いことに、SHAPは特定の景観特性を裏付けているが、これらの特徴と異なるうつ病リスクカテゴリーとの相関は明確ではなかった。勾配のロールアウトは同様に非決定的であった。しかし,手動による分析により,特定のリスクカテゴリと一貫して関連付けられている景観タイプを同定した。これらの知見は、様々な景観とメンタルヘルス問題に対する環境リスク要因の相関をモニタリングする上で、これらの手法の可能性を示唆している。今後の方向性として、オランダ保健監視所のリスクスコアが、時間とともに地域をまたいでどのようにシフトするかを観察するために、これらの手法を採用することを推奨する。

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