The Face of Affective Disorders

要約

精神医学の臨床領域における脳の覚醒の調節によって変更された顔の行動の統計的特性を研究します。
根底にあるメカニズムは、特定の心の状態の行動代理測定としての警戒連続体の経験的解釈にリンクされています。
提示された測定値は、最新のカメラベースのリアルタイム信号処理とコンピュータービジョンのみに依存する、古典的な頭皮ベースの邪魔なセンサーである光電子脳波計 (OEG) の意味で名前を付けます。
顔のダイナミクスのコヒーレンスとしての確率的表現に基づいて、感情表現における片側顔面の非対称性を反映して、患者と健康なコントロールの間、および精神障害のうつ病と統合失調症と症状の重症度の間のほぼ完璧な区別を示します。
時間がかかり、主観的で、リアルタイムの顔のダイナミクスなどの神経生物学的データを組み込んでいない標準的な診断プロセスとは対照的に、感情的な反応の客観的な確率論的モデリングには、数分間のビデオベースの顔の記録しか必要ありません。
また、薬理学的治療の結果を予測するための相互診断分析における因果推論モデルとしての方法論の可能性を強調しています。
すべての結果は、患者 100 名と対照 50 名の臨床縦断データ コレクションで取得されます。

要約(オリジナル)

We study the statistical properties of facial behaviour altered by the regulation of brain arousal in the clinical domain of psychiatry. The underlying mechanism is linked to the empirical interpretation of the vigilance continuum as behavioral surrogate measurement for certain states of mind. We name the presented measurement in the sense of the classical scalp based obtrusive sensors Opto Electronic Encephalography (OEG) which relies solely on modern camera based real-time signal processing and computer vision. Based upon a stochastic representation as coherence of the face dynamics, reflecting the hemifacial asymmetry in emotion expressions, we demonstrate an almost flawless distinction between patients and healthy controls as well as between the mental disorders depression and schizophrenia and the symptom severity. In contrast to the standard diagnostic process, which is time-consuming, subjective and does not incorporate neurobiological data such as real-time face dynamics, the objective stochastic modeling of the affective responsiveness only requires a few minutes of video-based facial recordings. We also highlight the potential of the methodology as a causal inference model in transdiagnostic analysis to predict the outcome of pharmacological treatment. All results are obtained on a clinical longitudinal data collection with an amount of 100 patients and 50 controls.

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