机器学习在抑郁症患者面部特征研究中的应用进展

• 作者: 李欣 范青
• 来源期刊: 上海交通大学学报（医学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 抑郁症 机器学习 面部特征 面部表情
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 综述|Review
• 页码范围: 124-129
• 页数: 6页
• 分类号: R749.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8115.2022.01.019

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.