論文の概要: Multimodal Data-Driven Classification of Mental Disorders: A Comprehensive Approach to Diagnosing Depression, Anxiety, and Schizophrenia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03943v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 10:30:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:32:01.676100
• Title: Multimodal Data-Driven Classification of Mental Disorders: A Comprehensive Approach to Diagnosing Depression, Anxiety, and Schizophrenia
• Title（参考訳）: 精神障害のマルチモーダルデータによる分類 : うつ病、不安症、統合失調症を診断するための包括的アプローチ
• Authors: Himanshi Singh, Sadhana Tiwari, Sonali Agarwal, Ritesh Chandra, Sanjay Kumar Sonbhadra, Vrijendra Singh,
• Abstract要約: 本研究では、統合失調症、うつ病、不安などの精神疾患を診断するためのマルチモーダルデータ統合の可能性を検討する。 Apache Sparkと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、ビッグデータ環境のためのデータ駆動型分類パイプラインが開発された。 コヒーレンスの特徴の重要性は比較分析によって強調され、分類精度とロバスト性に大きな改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9297614330263184
• License:
• Abstract: This study investigates the potential of multimodal data integration, which combines electroencephalogram (EEG) data with sociodemographic characteristics like age, sex, education, and intelligence quotient (IQ), to diagnose mental diseases like schizophrenia, depression, and anxiety. Using Apache Spark and convolutional neural networks (CNNs), a data-driven classification pipeline has been developed for big data environment to effectively analyze massive datasets. In order to evaluate brain activity and connection patterns associated with mental disorders, EEG parameters such as power spectral density (PSD) and coherence are examined. The importance of coherence features is highlighted by comparative analysis, which shows significant improvement in classification accuracy and robustness. This study emphasizes the significance of holistic approaches for efficient diagnostic tools by integrating a variety of data sources. The findings open the door for creative, data-driven approaches to treating psychiatric diseases by demonstrating the potential of utilizing big data, sophisticated deep learning methods, and multimodal datasets to enhance the precision, usability, and comprehension of mental health diagnostics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、統合失調症、うつ病、不安などの精神疾患を診断するために、脳波データと年齢、性別、教育、知能指数(IQ)といった社会デマグラフィー特性を組み合わせたマルチモーダルデータ統合の可能性を検討する。 Apache Sparkと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、ビッグデータ環境のために、大規模なデータセットを効果的に分析するデータ駆動型分類パイプラインが開発された。 精神疾患に関連する脳活動と接続パターンを評価するため,パワースペクトル密度(PSD)やコヒーレンスなどの脳波パラメータについて検討した。 コヒーレンスの特徴の重要性は、分類精度とロバスト性を大幅に改善した比較分析によって強調される。 本研究は,多種多様なデータソースを統合することにより,効率的な診断ツールの総合的アプローチの重要性を強調する。 この発見は、ビッグデータ、高度なディープラーニング手法、マルチモーダルデータセットを活用する可能性を示し、メンタルヘルス診断の精度、ユーザビリティ、理解を高めることによって、創造的でデータ駆動型の精神疾患治療アプローチの扉を開く。

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