論文の概要: A Deep Learning approach for Depressive Symptoms assessment in Parkinson's disease patients using facial videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03845v1
- Date: Mon, 05 May 2025 10:58:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.867521
- Title: A Deep Learning approach for Depressive Symptoms assessment in Parkinson's disease patients using facial videos
- Title（参考訳）: 顔画像を用いたパーキンソン病患者の抑うつ症状評価のためのディープラーニングアプローチ
- Authors: Ioannis Kyprakis, Vasileios Skaramagkas, Iro Boura, Georgios Karamanis, Dimitrios I. Fotiadis, Zinovia Kefalopoulou, Cleanthe Spanaki, Manolis Tsiknakis,
- Abstract要約: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、運動性および非運動性症状を呈する神経変性疾患である。
うつ病の症状はPDで多く、最大45%の患者に影響を及ぼす。
本研究では, 深層学習モデル(ViViT, Video Swin Tiny, 3D CNN-LSTM)に着目し, 抑うつ症状の存在と重症度を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3723311422775535
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disorder, manifesting with motor and non-motor symptoms. Depressive symptoms are prevalent in PD, affecting up to 45% of patients. They are often underdiagnosed due to overlapping motor features, such as hypomimia. This study explores deep learning (DL) models-ViViT, Video Swin Tiny, and 3D CNN-LSTM with attention layers-to assess the presence and severity of depressive symptoms, as detected by the Geriatric Depression Scale (GDS), in PD patients through facial video analysis. The same parameters were assessed in a secondary analysis taking into account whether patients were one hour after (ON-medication state) or 12 hours without (OFF-medication state) dopaminergic medication. Using a dataset of 1,875 videos from 178 patients, the Video Swin Tiny model achieved the highest performance, with up to 94% accuracy and 93.7% F1-score in binary classification (presence of absence of depressive symptoms), and 87.1% accuracy with an 85.4% F1-score in multiclass tasks (absence or mild or severe depressive symptoms).
- Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、運動性および非運動性症状を呈する神経変性疾患である。
うつ病の症状はPDで多く、最大45%の患者に影響を及ぼす。
視力低下などの重なり合いが原因で診断されることが多い。
本研究では, 老年性抑うつ尺度 (GDS) で検出された抑うつ症状の存在と重症度を評価するために, 3次元CNN-LSTMを用いた深層学習モデル(ViViT, Video Swin Tiny, 3D CNN-LSTM)を顔画像解析により検討した。
また, ドパミン作動薬の投与後1時間後(non-medication state)か12時間後(OFF-medication state)ドパミン作動薬の投与後12時間後(OFF-medication state)かを検討した。
178人の患者の1,875本のビデオのデータセットを用いて、ビデオスウィン・ティニー・モデルは、最大94%の精度と93.7%のF1スコアのバイナリ分類(うつ症状の欠如)、87.1%の精度で85.4%のF1スコアのマルチクラスタスク(軽度または軽度または重度のうつ症状)を達成した。
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