Depresszió detektálása korrelációs struktúrán alkalmazott konvolúciós hálók segítségével

Jelen kutatásban a depressziós állapot automatikus detektálásának lehetőségét vizsgáltuk a beszédjelből kinyert speciális korrelációs struktúrán alkalmazott konvolúciós neurális hálok segítségével. A depresszió korunk egyik legelterjedtebb gyógyítható pszichiátriai betegsége. A depressziótól szenvedő egyén életminőségét nagymértékben befolyásolja a depresszió súlyossága, ami extrém esetben öngyilkossághoz is vezethet. Ezek alapján kulcsfontosságú, hogy már korai stádiumában felismerhető legyen a betegség és az illető megfelelő kezelésben részesüljön, azonban a depresszió diagnosztizálása szakértelmet kíván, emiatt fontos a depresszió esetleges jelenlétének automatikus jelzése. Ebben a cikkben egy olyan eljárást mutatunk be, ami beszédjel feldolgozása alapján tisztán spektrális jellemzőkön keresztül képes felismerni a depressziót konvolúciós neurális hálók alkalmazásának segítségével. Bemutatjuk, hogyan változik a depresszió detektálásának pontossága különböző akusztikai-fonetikai jellemzők felhasználása alapján, illetve a korrelációs struktúrának változtatása következtében. A módszer alkalmazásával 84%-os pontossággal tudtuk elkülöníteni az egészséges és depressziós személyeket a beszédmintáik alapján

Multilingual markers of depression in remotely collected speech samples: A preliminary analysis

Background: Speech contains neuromuscular, physiological and cognitive components, and so is a potential biomarker of mental disorders. Previous studies indicate that speaking rate and pausing are associated with major depressive disorder (MDD). However, results are inconclusive as many studies are small and underpowered and do not include clinical samples. These studies have also been unilingual and use speech collected in controlled settings. If speech markers are to help understand the onset and progress of MDD, we need to uncover markers that are robust to language and establish the strength of associations in real-world data. // Methods: We collected speech data in 585 participants with a history of MDD in the United Kingdom, Spain, and Netherlands as part of the RADAR-MDD study. Participants recorded their speech via smartphones every two weeks for 18 months. Linear mixed models were used to estimate the strength of specific markers of depression from a set of 28 speech features. // Results: Increased depressive symptoms were associated with speech rate, articulation rate and intensity of speech elicited from a scripted task. These features had consistently stronger effect sizes than pauses. // Limitations: Our findings are derived at the cohort level so may have limited impact on identifying intra-individual speech changes associated with changes in symptom severity. The analysis of features averaged over the entire recording may have underestimated the importance of some features. // Conclusions: Participants with more severe depressive symptoms spoke more slowly and quietly. Our findings are from a real-world, multilingual, clinical dataset so represent a step-change in the usefulness of speech as a digital phenotype of MDD