양극성 장애, 조증에서 시청각적 특징과 임상적 변수 및 신경인지 기능의 상관관계 원문보기 KCI 원문보기 인용

Young Mania Rating Scale(YMRS) 점수의 비율(기준선에서 3일~7일~14일~28일 및 3개월(기준선 척도/추적일 척도) YMRS 점수는 0-76 범위의 조증 증상을 평가하기 위해 등급 척도를 활용했습니다.

1. 완화: Yt <= 7
2. 경조증: 7 < Yt < 20
3. 매니아: Yt >= 20.

미세 조정된 DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)에서 추출한 외모 설명자의 기능, 추적된 얼굴 랜드마크를 사용하여 얻은 기하학적 특징(Unweighted Average Recall)

하위 클립에 대한 평균 및 범위 기능을 통해 요약되는 FER 미세 조정 CNN의 마지막 컨벌루션 레이어에서 기하학적 프레임 레벨 23 기하학적 기능 및 모양 설명자 4096 차원 기능 결정은 비디오 수준에서 투표되며 UAR 성능을 얻습니다. .

비디오에서 추출된 특징 벡터는 PLS(Partial Least Squares) 회귀 및 Extreme Learning Machines 분류기를 사용하여 모델링됩니다.

클래스별 회상 점수의 평균인 UAR(Unweighted Average Recall)은 클래스 불균형의 경우 오해의 소지가 있는 정확도 대신 일반적으로 성능 측정으로 사용됩니다.

openSMILE 도구(Unweighted Average Recall)를 통해 추출한 음향 특징의 기능

운율(에너지, 기본 주파수 - F0), 음성 품질 기능(지터 및 쉬머), 오디오의 많은 음성 기술에서 일반적으로 사용되는 Mel 주파수 Cepstral 계수를 포함한 음향 저수준 설명자는 사용된 76차원 표준 기능 세트를 사용합니다. INTERSPEECH 2010 준언어 도전에서 기준선으로.

두 번째는 평균, 표준 편차, 곡률 계수, 기울기 및 오프셋, 최소값 및 상대 위치, 최대값 및 상대 위치, 범위 등 10가지 함수로 구성된 제안 세트입니다.

오디오에서 추출된 특징 벡터는 PLS(Partial Least Squares) 회귀 및 Extreme Learning Machines 분류기를 사용하여 모델링됩니다.

RVP A'(A 프라임)는 반응 경향(범위 0.00~1.00, 나쁨에서 좋음)에 관계없이 대상에 대한 민감도의 신호 감지 척도입니다.

RVP B''(B 더블 프라임)은 응답을 유도하는 데 필요한 추적 강도의 신호 감지 측정입니다(범위 -1.00 ~ +1.00).