机器学习在抑郁症患者面部特征研究中的应用进展
Application progress of machine learning in the study of facial features of patients with depression作者机构：上海交通大学医学院附属精神卫生中心上海200030
出 版 物：《上海交通大学学报（医学版）》 (Journal of Shanghai Jiao tong University:Medical Science)
年 卷 期：2022年第42卷第1期
页 面：124-129页
核心收录：
学科分类：1002[医学-临床医学] 100205[医学-精神病与精神卫生学] 10[医学]
基 金：上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”临床医学领域项目(18411952000)
摘 要：抑郁症是一种严重影响生活质量的精神疾病,会伴随面部表情和行为的变化。目前的抑郁症诊断评估主要依赖于自我报告和医师观察,存在主观误差,缺乏客观有效的自动化抑郁症检测方法。面部表情可呈现重要的非语言信息,研究人员开始通过面部特征来辅助识别和诊断抑郁症。而机器学习作为人工智能的核心,在图像特征提取和分类方面有着突出的优势。该文以IEEE Xplore数据库为数据来源,梳理了2016—2021年基于机器学习的抑郁症患者面部特征研究,并对未来研究方向进行展望,以期为日后抑郁症临床智能化诊断和跟踪提供参考。
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