Anmerkungen:
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Beschreibung:
La dépression est le trouble de l'humeur le plus répandu dans le monde avec des répercussions sur le bien-être personnel, familial et sociétal. La détection précoce et précise des signes liés à la dépression pourrait présenter de nombreux avantages pour les cliniciens et les personnes touchées. Le présent travail visait à développer et à tester cliniquement une méthodologie capable de détecter les signes visuels de la dépression afin d’aider les cliniciens dans leur décision.Plusieurs pipelines d’analyse ont été mis en œuvre, axés sur les algorithmes de représentation du mouvement, via des changements de textures ou des évolutions de points caractéristiques du visage, avec des algorithmes basés sur les motifs binaires locaux et leurs variantes incluant ainsi la dimension temporelle (Local Curvelet Binary Patterns-Three Orthogonal Planes (LCBP-TOP), Local Curvelet Binary Patterns- Pairwise Orthogonal Planes (LCBP-POP), Landmark Motion History Images (LMHI), and Gabor Motion History Image (GMHI)). Ces méthodes de représentation ont été combinées avec différents algorithmes d'extraction de caractéristiques basés sur l'apparence, à savoir les modèles binaires locaux (LBP), l'histogramme des gradients orientés (HOG), la quantification de phase locale (LPQ) et les caractéristiques visuelles obtenues après transfert de modèle issu des apprentissage profonds (VGG). Les méthodes proposées ont été testées sur deux ensembles de données de référence, AVEC et le Wizard of Oz (DAICWOZ), enregistrés à partir d'individus non diagnostiqués et annotés à l'aide d'instruments d'évaluation de la dépression. Un nouvel ensemble de données a également été développé pour inclure les patients présentant un diagnostic clinique de dépression (n = 20) ainsi que les volontaires sains (n = 45).Deux types différents d'évaluation de la dépression ont été testés sur les ensembles de données disponibles, catégorique (classification) et continue (régression). Le MHI avec VGG pour l'ensemble de données de référence AVEC'14 a surpassé l'état de ...