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Aprendizagem profunda para reconhecimento de depressão com pistas audiovisuais_ uma revisão - ScienceDirect

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28/04/2023, 12:40 Aprendizagem profunda para reconhecimento de depressão com pistas audiovisuais: uma revisão - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1566253521002207 1/3
Fusão de informações
volume 80, abril de 2022 , páginas 56-86
Aprendizagem profunda para reconhecimento de depressão com pistas
audiovisuais: uma revisão
Lang He ,Mingyue Niu ,Prayag Tiwari ,Pekka Martinen ,Rui Su ,
Jiewei Jiang ,Chenguang Guoi ,Hongyu Wang ,Songtao Ding ,Zhongmin Wang ,Xiaoying Pan 
,Wei Dang 
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Contorno
https://doi.org/10.1016/j.inffus.2021.10.012 ↗
Obtenha direitos e conteúdo ↗
Destaques
• Primeira revisão sobre o reconhecimento da depressão a partir de pistas
audiovisuais que lida com análise modal única e multimodal.
• A revisão enfoca o aprendizado profundo que está adotando na tarefa de
reconhecimento de depressão com pistas audiovisuais.
• Abrange os métodos de ponta para o reconhecimento de depressão em detalhes.
Abstrato
With the acceleration of the pace of work and life, people are facing more and more pressure, which
increases the probability of suffering from depression. However, many patients may fail to get a timely
diagnosis due to the serious imbalance in the doctor–patient ratio in the world. A promising development
is that physiological and psychological studies have found some differences in speech and facial expression
between patients with depression and healthy individuals. Consequently, to improve current medical care,
Deep Learning (DL) has been used to extract a representation of depression cues from audio and video for
automatic depression detection. To classify and summarize such research, we introduce the databases and
describe objective markers for automatic depression estimation. We also review the DL methods for
automatic detection of depression to extract a representation of depression from audio and video. Lastly,
we discuss challenges and promising directions related to the automatic diagnoses of depression using DL.
a b c d e f f g
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j
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https://www.sciencedirect.com/journal/information-fusion
https://www.sciencedirect.com/journal/information-fusion/vol/80/suppl/C
https://doi.org/10.1016/j.inffus.2021.10.012
https://s100.copyright.com/AppDispatchServlet?publisherName=ELS&contentID=S1566253521002207&orderBeanReset=true
https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/deep-learning
https://www.sciencedirect.com/
28/04/2023, 12:40 Aprendizagem profunda para reconhecimento de depressão com pistas audiovisuais: uma revisão - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1566253521002207 2/3
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Keywords
Affective computing; Depression; Deep learning; Automatic depression estimation; Review
Artigos recomendados
Cited by (34)
Diagnosis of brain diseases in fusion of neuroimaging modalities using deep learning: A review
2023, Information Fusion
Citation Excerpt :
…The main objective of these screening methods is the early diagnosis of various brain diseases by specialists
accurately [317,318]. Among the different proposed diagnosis methods, specialists prefer more neuroimaging
modalities; hence, these methods are extensively used for diagnosing brain diseases [319–322]. Neuroimaging
modalities provide essential information to physicians about the structure and function of the brain; therefore, they are
popular among researchers and physicians for brain disease diagnosis [323–326].…
Show abstract
A multimodal fusion model with multi-level attention mechanism for depression detection
2023, Biomedical Signal Processing and Control
Show abstract
Depression recognition using a proposed speech chain model fusing speech production and
perception features
2023, Journal of Affective Disorders
Citation Excerpt :
…With respect to auditory perception, the second dimension of the Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC-2) of
depressed patients was significantly higher than that of non-depressed subjects, which reflected an energy difference of
frequencies around 2000–3000 Hz (Taguchi et al., 2018). Based on these differences, the MFCC, Mel-spectrogram, and
spectrogram, which reflect time-frequency information, have been used in depression diagnosis and have shown
positive performance (He et al., 2022; Rejaibi et al., 2022; Vázquez-Romero and Gallardo-Antolín, 2020; Yadav and
Sharma, 2021). However, these features are extracted only from the speech perception process based on the sensory
differences in how the depressive speech sounded rather than how it is produced.…
Show abstract
Modern views of machine learning for precision psychiatry
2022, Patterns
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253521002190
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253521002256
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253522002573
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1746809422010151
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165032722013209
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389922002276
28/04/2023, 12:40 Aprendizagem profunda para reconhecimento de depressão com pistas audiovisuais: uma revisão - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1566253521002207 3/3
Citation Excerpt :
…This makes the ML models more applicable in augmenting human caregivers by bringing up a specific insight that
they would like to measure. In depression studies, some approaches have also involved fusion of video features derived
from each frame that are used to train a sequential DNN,201 and some have used pre-training to compensate a
relatively small sample size of depression datasets.202 While these models perform very well on the same held-out test
set, their clinical applications remain limited due to a lack of interpretability.…
Show abstract
A multimodal computer-aided diagnostic system for depression relapse prediction using
audiovisual cues: A proof of concept
2022, Healthcare Analytics
Show abstract
A Model of Normality Inspired Deep Learning Framework for Depression Relapse Prediction
Using Audiovisual Data
2022, Métodos e programas de computador em biomedicina
Citação Trecho:
…Um mecanismo de atenção, bem como um agrupamento de pirâmide espacial ponderada (WSPP) são integrados em
uma CNN para aprender uma representação facial profunda e global da depressão a partir de vídeos em [13]. Um artigo
de pesquisa recente sobre métodos de aprendizado profundo para detecção automática de depressão para extrair a
representação da depressão de áudio e vídeo é fornecido em [14]. Muitas abordagens focaram no uso de recursos de
áudio para detecção de depressão por causa de sua eficiência, facilidade de aquisição e proteção da privacidade dos
pacientes.…
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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772442522000387
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169260722005132
http://www.scopus.com/scopus/inward/citedby.url?partnerID=10&rel=3.0.0&eid=2-s2.0-85119410378&md5=f4a75e2ebc435255fc152d3e4b7320a
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253521002207
https://www.elsevier.com/
https://www.relx.com/