双極性障害、躁病における視聴覚機能と臨床変数および神経認知機能との相関

Young Mania Rating Scale（YMRS）スコア（ベースラインから 3 ～ 7 日目、14 日目、28 日目、および 3 か月目（ベースライン スケール/フォローアップ日スケール）の割合）YMRS スコアは、0 ～ 76 の範囲の躁症状を評価するために評価スケールを利用しました

1. 寛解： Yt <= 7
2. 軽躁病: 7 < Yt < 20
3. マニア: Yt >= 20.

微調整された深層畳み込みニューラル ネットワーク (DCNN) から抽出された外観記述子の関数、追跡された顔のランドマークを使用して取得された幾何学的特徴 (重み付けされていない平均再現率)

幾何学的フレーム レベル 23 の幾何学的特徴と外観記述子 FER 微調整 CNN の最後の畳み込み層からの 4096 次元特徴は、サブクリップの平均および範囲汎関数を介して要約され、決定はビデオ レベルで投票され、UAR パフォーマンスが得られます。 .

ビデオから抽出された特徴ベクトルは、Partial Least Squares (PLS) 回帰と Extreme Learning Machines 分類子を使用してモデル化されます

クラスごとのリコールスコアの平均である重み付けされていない平均リコール（UAR）は、クラスの不均衡の場合に誤解を招く可能性がある精度の代わりに、パフォーマンスの尺度として一般的に使用されます

openSMILE ツール (Unweighted Average Recall) によって抽出された音響特徴の汎関数

韻律 (エネルギー、基本周波数 - F0)、音声品質機能 (ジッターと揺らめき)、メル周波数ケプストラル係数を含む音響低レベル記述子は、オーディオの多くの音声技術で一般的に使用され、使用される 76 次元の標準機能セットを使用します。ベースラインとしてINTERSPEECH 2010パラ言語チャレンジで。

2 つ目は、平均、標準偏差、曲率係数、勾配とオフセット、最小値とその相対位置、最大値とその相対位置、および範囲の 10 個の汎関数の提案されたセットです。

音声から抽出された特徴ベクトルは、Partial Least Squares (PLS) 回帰と Extreme Learning Machines 分類子を使用してモデル化されます。

RVP A' (A プライム) は、応答傾向 (範囲 0.00 から 1.00、悪いから良い) に関係なく、ターゲットに対する感度の信号検出尺度です。

RVP B'' (B ダブル プライム) は、応答を誘発するために必要なトレースの強度の信号検出尺度です (範囲 -1.00 ～ +1.00)。