論文の概要: Wearable-Derived Behavioral and Physiological Biomarkers for Classifying Unipolar and Bipolar Depression Severity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13331v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 20:41:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 20:14:51.330842
• Title: Wearable-Derived Behavioral and Physiological Biomarkers for Classifying Unipolar and Bipolar Depression Severity
• Title（参考訳）: 一極性および二極性うつ病重症度分類のためのウェアラブル型行動・生理バイオマーカー
• Authors: Yassine Ouzar, Clémence Nineuil, Fouad Boutaleb, Emery Pierson, Ali Amad, Mohamed Daoudi,
• Abstract要約: うつ病は複雑な精神障害であり、伝統的な主観的評価を超える様々な観察可能な指標と測定可能な指標によって特徴づけられる。 近年の研究では、うつ病の生理的、行動的側面をより正確に把握するために、ウェアラブルデバイスを用いた客観的、受動的、継続的な監視に焦点を当てている。 本研究では、ウェアラブルデバイスを利用して、うつ病のサブタイプ(特異的に単極性、双極性)を予測し、診断精度を高め、パーソナライズされた治療戦略をサポートすることのできる特徴的なバイオマーカーを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.13481745926985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Depression is a complex mental disorder characterized by a diverse range of observable and measurable indicators that go beyond traditional subjective assessments. Recent research has increasingly focused on objective, passive, and continuous monitoring using wearable devices to gain more precise insights into the physiological and behavioral aspects of depression. However, most existing studies primarily distinguish between healthy and depressed individuals, adopting a binary classification that fails to capture the heterogeneity of depressive disorders. In this study, we leverage wearable devices to predict depression subtypes-specifically unipolar and bipolar depression-aiming to identify distinctive biomarkers that could enhance diagnostic precision and support personalized treatment strategies. To this end, we introduce the CALYPSO dataset, designed for non-invasive detection of depression subtypes and symptomatology through physiological and behavioral signals, including blood volume pulse, electrodermal activity, body temperature, and three-axis acceleration. Additionally, we establish a benchmark on the dataset using well-known features and standard machine learning methods. Preliminary results indicate that features related to physical activity, extracted from accelerometer data, are the most effective in distinguishing between unipolar and bipolar depression, achieving an accuracy of $96.77\%$. Temperature-based features also showed high discriminative power, reaching an accuracy of $93.55\%$. These findings highlight the potential of physiological and behavioral monitoring for improving the classification of depressive subtypes, paving the way for more tailored clinical interventions.
• Abstract（参考訳）: うつ病は複雑な精神障害であり、伝統的な主観的評価を超える様々な観察可能な指標と測定可能な指標によって特徴づけられる。 近年の研究では、うつ病の生理的、行動的側面をより正確に把握するために、ウェアラブルデバイスを用いた客観的、受動的、継続的な監視に焦点を当てている。 しかし、既存のほとんどの研究は、主に健康な個体とうつ病の個体を区別し、うつ病の異質性を捉えるのに失敗する二分分類を採用する。 本研究では、ウェアラブルデバイスを利用して、うつ病のサブタイプ(特異的に単極性、双極性)を予測することにより、診断精度を高め、パーソナライズされた治療戦略をサポートする可能性のある、特有のバイオマーカーを同定する。 そこで本研究では, 血圧パルス, 体温, 体温, 3軸加速度などの生理的, 行動的信号を通じて, うつ病のサブタイプや症状の非侵襲的検出を目的としたCALYPSOデータセットを提案する。 さらに、よく知られた特徴と標準的な機械学習手法を用いて、データセット上のベンチマークを確立する。 予備的な結果は、加速度計データから抽出された身体活動に関連する特徴が、一極性うつ病と双極性うつ病を区別するのに最も効果的であることを示し、精度は9,6.77 %である。 温度に基づく特徴は高い判別力を示し、93.55\%の精度に達した。 これらの知見は、抑うつサブタイプの分類を改善するための生理的および行動的モニタリングの可能性を強調し、より適切な臨床介入を行うための道を開いた。

関連論文リスト

• Exploring Facial Biomarkers for Depression through Temporal Analysis of Action Units [0.0]
  抑うつの有無で分類された被験者の映像データから表情を分析した。 その結果,グループ間の悲しみと幸福に関連するAUの強度に有意な差が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T17:55:01Z)
• The Relationship Between Speech Features Changes When You Get Depressed: Feature Correlations for Improving Speed and Performance of Depression Detection [69.88072583383085]
  この研究は、抑うつが音声から抽出した特徴間の相関を変化させることを示す。 このような洞察を用いることで、SVMとLSTMに基づく抑うつ検出器のトレーニング速度と性能を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T09:54:35Z)
• Handwriting and Drawing for Depression Detection: A Preliminary Study [53.11777541341063]
  精神健康に対する短期的コビデンスの影響は、不安や抑うつ症状の顕著な増加であった。 本研究の目的は、健康な人とうつ病患者を識別するために、オンライン手書き・図面解析という新しいツールを使用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-05T22:33:49Z)
• Bayesian Networks for the robust and unbiased prediction of depression and its symptoms utilizing speech and multimodal data [65.28160163774274]
  我々は,抑うつ,抑うつ症状,および,胸腺で収集された音声,表情,認知ゲームデータから得られる特徴の関連性を把握するためにベイズ的枠組みを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T14:48:13Z)
• Heterogeneous Hidden Markov Models for Sleep Activity Recognition from Multi-Source Passively Sensed Data [67.60224656603823]
  精神科患者の受動的活動監視は、リアルタイムでの行動変化を検出するために不可欠である。 睡眠行動認識は、患者の活動サイクルを表現する行動マーカーである。 スマートフォンから受動的に検出されたデータは、患者の生体リズムに優れた代替手段である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-08T17:29:40Z)
• Deep Temporal Modelling of Clinical Depression through Social Media Text [1.513693945164213]
  ユーザの時間的ソーシャルメディア投稿に基づいて,ユーザレベルの臨床うつ病を検出するモデルを構築した。 本モデルでは,うつ病症状に対する医用注釈付きツイートの最大のサンプルをもとに訓練した,うつ病検出(DSD)分類器を用いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T18:31:52Z)
• Depression Recognition using Remote Photoplethysmography from Facial Videos [0.3867363075280544]
  うつ病は個人の健康に有害な精神疾患である。 本研究は、異なるうつ状態が血液量脈(BVP)と心拍変動(HRV)に顕著な影響を及ぼすかどうかを観察するために生理的信号を分析する。 視覚情報に基づいて顔映像から直接抽出する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T10:23:49Z)
• Deep Multi-task Learning for Depression Detection and Prediction in Longitudinal Data [50.02223091927777]
  うつ病は最も多い精神疾患の1つであり、世界中の年齢の何百万人もの人々に影響を与えている。 機械学習技術は、早期介入と治療のためのうつ病の自動検出と予測を可能にしている。 本稿では、この課題に対処するために、2つの補助的タスクでうつ病分類を共同最適化する、新しいディープマルチタスクリカレントニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-05T05:14:14Z)
• Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
  パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。 PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。 本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T09:02:30Z)
• A study of resting-state EEG biomarkers for depression recognition [11.202182020497402]
  うつ病は世界中で大きな健康負担となり、効果的な検出うつ病は公衆衛生上の大きな課題となっている。 この脳波に基づく研究は、うつ病の認識に有効なバイオマーカーを探究することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-23T08:33:08Z)

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。