ستساعدك المقالة التالية: تشخيص اضطرابات الصحة العقلية من خلال تقييم تعبيرات الوجه بالذكاء الاصطناعي
طور باحثون من ألمانيا طريقة لتحديد الاضطرابات النفسية بناءً على تعابير الوجه التي تفسرها رؤية الكمبيوتر.
لا يمكن للنهج الجديد التمييز بين الأشخاص غير المصابين والمتأثرين فحسب ، بل يمكنه أيضًا التمييز بشكل صحيح بين الاكتئاب والفصام ، وكذلك الدرجة التي يتأثر بها المريض حاليًا بالمرض.
قدم الباحثون صورة مركبة تمثل المجموعة الضابطة لاختباراتهم (على اليسار في الصورة أدناه) والمرضى الذين يعانون من اضطرابات عقلية (يمين). يتم مزج هويات عدة أشخاص في التمثيلات ، ولا تصور أي صورة فردًا معينًا:
المصدر: https://arxiv.org/pdf/2208.01369.pdf
يميل الأفراد المصابون بالاضطرابات العاطفية إلى رفع الحواجب ، ونظرات الرصاص ، وتورم الوجوه وتعبيرات الفم المتدلية. لحماية خصوصية المريض ، هذه الصور المركبة هي الوحيدة المتاحة لدعم العمل الجديد.
حتى الآن ، تم استخدام التعرف على تأثير الوجه بشكل أساسي كأداة محتملة للتشخيص الأساسي. يقدم النهج الجديد ، بدلاً من ذلك ، طريقة ممكنة لتقييم تقدم المريض خلال العلاج ، أو (على الأرجح ، على الرغم من أن الورقة لا تقترح ذلك) في بيئتهم المحلية لمراقبة المرضى الخارجيين.
تقول الورقة *:
أطلق الباحثون على هذه التقنية اسم (OEG) ، وهي طريقة سلبية تمامًا لاستنتاج الحالة العقلية عن طريق تحليل صورة الوجه بدلاً من المستشعرات الموضعية أو تقنيات التصوير الطبي القائمة على الأشعة.
استنتج المؤلفون أن OEG قد لا يكون مجرد مساعد ثانوي للتشخيص والعلاج ، ولكن على المدى الطويل ، بديل محتمل لبعض الأجزاء التقييمية لخط أنابيب العلاج ، والذي يمكن أن يقلل من الوقت اللازم للمريض. المراقبة والتشخيص الأولي. يلاحظون:
ومع ذلك ، يحرص المؤلفون على التأكيد على أن رعاية المرضى في هذا المجال هي مسعى متعدد الوسائط ، مع وجود العديد من المؤشرات الأخرى لحالة المريض التي يجب أخذها في الاعتبار غير مجرد تعبيرات الوجه ، وأنه من السابق لأوانه اعتبار أن مثل هذا النظام يمكن تماما كبديل للنهج التقليدية للاضطرابات النفسية. ومع ذلك ، فإنهم يعتبرون OEG تقنية مساعدة واعدة ، لا سيما كطريقة لتصنيف آثار العلاج الصيدلاني في النظام الموصوف للمريض.
ال ورق يحمل العنوان ، ويأتي من ثمانية باحثين عبر مجموعة واسعة من المؤسسات من قطاع البحوث الطبية الخاص والعام.
بيانات
تم جمع البيانات في مستشفى الجامعة في آخن ، مع 100 مريض متوازن بين الجنسين ومجموعة مراقبة من 50 شخصًا غير متأثر. وكان من بين المرضى 35 مصابا بالفصام و 65 مصابا بالاكتئاب.
بالنسبة لجزء المريض من مجموعة الاختبار ، تم أخذ القياسات الأولية في وقت الاستشفاء الأول ، والثانية قبل خروجهم من المستشفى ، على مدى فترة متوسطها 12 أسبوعًا. تم تجنيد المشاركين في المجموعة الضابطة بشكل تعسفي من السكان المحليين ، مع تحريضهم و “خروجهم” مما يعكس حالة المرضى الفعليين.
في الواقع ، يجب أن تكون أهم “الحقيقة الأساسية” لمثل هذه التجربة هي التشخيصات التي تم الحصول عليها بالطرق المعتمدة والقياسية ، وكان هذا هو الحال بالنسبة لتجارب OEG.
ومع ذلك ، حصلت مرحلة جمع البيانات على بيانات إضافية أكثر ملاءمة لتفسير الآلة: تم التقاط المقابلات التي يبلغ متوسطها 90 دقيقة على ثلاث مراحل باستخدام كاميرا ويب مستهلك Logitech c270 تعمل بسرعة 25 إطارًا في الثانية.
تتألف الجلسة الأولى من معيار مقابلة هاميلتون (على أساس البحث نشأت حوالي عام 1960) ، مثل تلك التي يتم تقديمها عادةً عند القبول. في المرحلة الثانية ، بشكل غير عادي ، تم عرض المرضى (ونظرائهم في المجموعة الضابطة) أشرطة فيديو من سلسلة من تعابير الوجه ، وطلب تقليد كل من هذه ، مع ذكر تقديرهم الخاص لحالتهم العقلية في ذلك الوقت ، بما في ذلك الحالة العاطفية والشدة. استمرت هذه المرحلة حوالي عشر دقائق.
في المرحلة الثالثة والأخيرة ، عُرض على المشاركين 96 مقطع فيديو لممثلين ، استمر كل منها ما يزيد قليلاً عن عشر ثوانٍ ، وكانوا على ما يبدو يروون تجارب عاطفية مكثفة. ثم طُلب من المشاركين تقييم الانفعال والشدة التي تظهر في مقاطع الفيديو ، بالإضافة إلى مشاعرهم المقابلة. استمرت هذه المرحلة حوالي 15 دقيقة.
طريقة
للوصول إلى متوسط متوسط الوجوه التي تم التقاطها (انظر الصورة الأولى أعلاه) ، تم التقاط المعالم العاطفية بامتداد EmoNet نطاق. بعد ذلك ، تم تحديد التوافق بين شكل الوجه والمتوسط (المتوسط) من خلال متعدد الجزئيات Affine التحويل.
التعرف على المشاعر الأبعاد و التنبؤ بنظرة العين على كل جزء من المعالم تم تحديده في المرحلة السابقة.
في هذه المرحلة ، أشار الاستدلال العاطفي المستند إلى الصوت إلى أن لحظة قابلة للتعليم قد وصلت إلى الحالة العقلية للمريض ، والمهمة هي التقاط صورة الوجه المقابلة وتطوير هذا البعد ومجال حالة تأثيرهم.
تم حساب الشكل الجيوديسي للمادة لكل إطار من البيانات ، وتحليل القيمة الفردية (SVD) تطبيق التخفيض. تم في النهاية نمذجة بيانات السلاسل الزمنية الناتجة كـ a VAR عملية ، ثم يتم تقليلها بشكل أكبر عبر SVD قبل التكيف مع MAP.
تمت أيضًا معالجة قيم التكافؤ والإثارة في شبكة EmoNet بالمثل باستخدام نمذجة VAR وحساب نواة التسلسل.
التجارب
كما أوضحنا سابقًا ، فإن العمل الجديد عبارة عن ورقة بحث طبية في المقام الأول بدلاً من تقديم رؤية كمبيوتر قياسي ، ونحيل القارئ إلى الورقة نفسها للحصول على تغطية متعمقة لتجارب OEG المتنوعة التي يديرها الباحثون.
ومع ذلك ، لتلخيص مجموعة منها:
هنا طُلب من 40 مشاركًا (ليسوا من مجموعة التحكم أو مجموعة المرضى) تقييم الوجوه المتوسطة التي تم تقييمها (انظر أعلاه) فيما يتعلق بعدد من الأسئلة ، دون إبلاغهم بسياق البيانات. كانت الأسئلة:
وجد الباحثون أن هذه التقييمات العمياء مرتبطة بالحالة المسجلة للبيانات المعالجة:
لقياس فائدة OEG في التقييم الأولي ، قام الباحثون أولاً بتقييم مدى فعالية التقييم السريري القياسي في حد ذاته ، وقياس مستويات التحسن بين التحريض والمرحلة الثانية (في الوقت الذي يتلقى فيه المريض عادةً علاجات قائمة على الأدوية.
خلص الباحثون إلى أنه يمكن تقييم الحالة وشدة الأعراض جيدًا بهذه الطريقة ، مما يحقق ارتباطًا قدره 0.82. ومع ذلك ، ثبت أن التشخيص الدقيق لمرض انفصام الشخصية أو الاكتئاب أكثر صعوبة ، حيث حصلت الطريقة القياسية على درجة -0.03 فقط في هذه المرحلة المبكرة.
تعليق المؤلفين:
تمكنت نتائج العملية الآلية من الحصول على درجات أعلى في منطقة المشكلة هذه ، ودرجات مماثلة لجانب التقييم الأولي للمريض:
إن التمييز بين الاكتئاب والفصام من خلال الصور الثابتة للوجه ليس بالأمر الهين. تم التحقق من صحة العملية الآلية ، وتمكنت من الحصول على درجات دقة عالية عبر مراحل مختلفة من التجارب:
في تجارب أخرى ، تمكن الباحثون من إثبات دليل على أن OEG يمكن أن يلاحظ تحسن المريض من خلال العلاج الدوائي ، والعلاج العام للاضطراب:
