Exploring Facial Biomarkers for Depression through Temporal Analysis of Action Units

要約

うつ病は、持続的な悲しみと興味の喪失を特徴とし、日常生活の機能を著しく損ない、現在では広範囲にわたる精神障害となっています。
従来の診断方法は主観的な評価に依存しているため、正確な診断には客観的なアプローチが必要です。
私たちの研究では、うつ病のバイオマーカーとしての表情動作単位 (AU) と感情の使用を調査しています。
うつ病の有無に分類された参加者のビデオデータから表情を分析しました。
私たちの方法論には、詳細な特徴抽出、主要な AU の平均強度の比較、および時系列分類モデルの適用が含まれていました。
さらに、主成分分析 (PCA) とさまざまなクラスタリング アルゴリズムを採用して、感情表現パターンの変動性を調査しました。
結果は、グループ間で悲しみと幸福に関連するAUの強度に有意な差があることを示しており、うつ病の評価における顔分析の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Depression is characterized by persistent sadness and loss of interest, significantly impairing daily functioning and now a widespread mental disorder. Traditional diagnostic methods rely on subjective assessments, necessitating objective approaches for accurate diagnosis. Our study investigates the use of facial action units (AUs) and emotions as biomarkers for depression. We analyzed facial expressions from video data of participants classified with or without depression. Our methodology involved detailed feature extraction, mean intensity comparisons of key AUs, and the application of time series classification models. Furthermore, we employed Principal Component Analysis (PCA) and various clustering algorithms to explore the variability in emotional expression patterns. Results indicate significant differences in the intensities of AUs associated with sadness and happiness between the groups, highlighting the potential of facial analysis in depression assessment.

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