Proof-of-Concept Study: a Mobile Application to Derive Clinical Outcome Measures from Expression and Speech for Mental Health Status Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This proof-of-concept study aimed to assess the ability of a mobile application and cloud analytics software solution to extract facial expression information from participant selfie videos. This is one component of a solution aimed at extracting possible health outcome measures based on expression, voice acoustics and speech sentiment from video diary data provided by patients. Forty healthy volunteers viewed 21 validated images from the International Affective Picture System database through a mobile app which simultaneously captured video footage of their face using the selfie camera. Images were intended to be associated with the following emotional responses: anger, disgust, sadness, contempt, fear, surprise and happiness. Both valence and arousal scores estimated from the video footage associated with each image were adequate predictors of the IAPS image scores (p < 0.001 and p = 0.04 respectively). 12.2% of images were categorised as containing a positive expression response in line with the target expression; with happiness and sadness responses providing the greatest frequency of responders: 41.0% and 21.4% respectively. 71.2% of images were associated with no change in expression. This proof-of-concept study provides early encouraging findings that changes in facial expression can be detected when they exist. Combined with voice acoustical measures and speech sentiment analysis, this may lead to novel measures of health status in patients using a video diary in indications including depression, schizophrenia, autism spectrum disorder and PTSD amongst other conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».