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J-GLOBAL ID：202202228665888960   整理番号：22A0329441

視聴覚キューによるうつ病認識のための深層学習:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Deep learning for depression recognition with audiovisual cues: A review

著者 (19件)： He Lang (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  He Lang (Shaanxi Key Laboratory of Network Data Analysis and Intelligent Processing, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  He Lang (Xi’an Key Laboratory of Big Data and Intelligent Computing, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  Niu Mingyue (National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automatic Chinese Academy of Sciences (CASIA), Beijing 100190, China) ,  Niu Mingyue (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS), Beijing 100049, China) ,  Tiwari Prayag (Department of Computer Science, Aalto University, Espoo, Finland) ,  Marttinen Pekka (Department of Computer Science, Aalto University, Espoo, Finland) ,  Su Rui (School of Foreign Languages, Northwest University, Xi’an Shaanxi, China) ,  Jiang Jiewei (School of Electronic Engineering, Xian University of Posts and Telecommunications, Xian, China) ,  Guo Chenguang (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, Xian Shaanxi, China) ,  Wang Hongyu (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  Wang Hongyu (Shaanxi Key Laboratory of Network Data Analysis and Intelligent Processing, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  Ding Songtao (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  Ding Songtao (Shaanxi Key Laboratory of Network Data Analysis and Intelligent Processing, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  Wang Zhongmin (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  Wang Zhongmin (Shaanxi Key Laboratory of Network Data Analysis and Intelligent Processing, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  Pan Xiaoying (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  Pan Xiaoying (Shaanxi Key Laboratory of Network Data Analysis and Intelligent Processing, Xi’an 710121, Shaanxi, China) ,  Dang Wei (Shaanxi Mental Health Center, Xi’an Shaanxi 710061, China)
資料名： Information Fusion  (Information Fusion)
巻： 80  ページ： 56-86  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3167A  ISSN： 1566-2535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 作業と生活のペースの加速によって,人々はますます多くの圧力に直面して,それは鬱病から苦しむ確率を増やした。しかし,多くの患者は,世界における医師-患者比率における重大な不均衡のためにタイムリーな診断を得ることができなかった。有望な開発は,生理学的および心理学的研究が,鬱病および健常者の患者の会話および顔面発現におけるいくつかの違いを見出したことである。従って,現在の医療を改善するために,深学習(DL)を用いて,自動鬱病検出のためのオーディオとビデオからの鬱病キューの表現を抽出した。そのような研究を分類し,要約するために,データベースを導入し,自動鬱病推定のための客観的マーカーを記述した。また,オーディオとビデオからのうつ病の表現を抽出するために,鬱病の自動検出のためのDL法をレビューした。最後に,DLを用いた鬱病の自動診断に関連する課題と有望な方向について論じた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  データベース ,  認識 ,  録画装置 ,  オーディオ機器 ,  診断 ,  *うつ病 ,  患者 ,  医師 ,  人間 ,  世界
準シソーラス用語： 不均衡 ,  自動検出 ,  自動診断 ,  健常者 ,  *視聴覚 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 感情コンピューティング ,  うつ病 ,  深層学習 ,  自動鬱病推定 ,  レビュー

分類 (2件)： 精神障害  (GR03000A) ,  精神障害の診断  (GR02000T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 視聴覚 ,  キュー ,  うつ病 ,  深層学習 ,  レビュー