The Face of Affective Disorders

要約

我々は、精神医学の臨床領域において、脳の覚醒度の調節によって変化する顔面行動の統計的特性について研究している。その基礎となるメカニズムは、ある精神状態の行動代用指標としての警戒連続体の経験的解釈と結びついている。我々は、古典的な頭皮を用いた侵入型センサーである光電子脳機能測定法（OEG）を、最新のカメラを用いたリアルタイム信号処理とコンピュータビジョンにのみ依存する測定法と命名した。感情表現における顔面非対称性を反映した顔面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き、我々は患者と健常対照者の区別、およびうつ病と統合失調症という精神疾患の区別と症状の重さをほぼ完璧に区別できることを実証している。標準的な診断プロセスは、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のような神経生物学的データを取り入れないのとは対照的に、感情反応の客観的な確率モデル化は、ビデオベースの顔記録で数分しか必要ありません。また、薬物治療の結果を予測するための経診断分析における因果推論モデルとしての本手法の可能性を強調する。すべての結果は、100人の患者と50人の対照者の臨床縦断的なデータコレクションで得られたものである。

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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