Бидний тухай
Багш ажилтан
Background: To increase the consultation rate of potential major depressive disorder (MDD) patients, we developed a contact-type fingertip photoplethysmography-based MDD screening system. With the outbreak of SARS-CoV-2, we developed an alternative to contact-type fingertip photoplethysmography: a novel web camera-based contact-free MDD screening system (WCF-MSS) for non-contact measurement of autonomic transient responses induced by a mental task. Methods: The WCF-MSS measures time-series interbeat intervals (IBI) by monitoring color tone changes in the facial region of interest induced by arterial pulsation using a web camera (1920 × 1080 pixels, 30 frames/s). Artifacts caused by body movements and head shakes are reduced. The WCF-MSS evaluates autonomic nervous activation from time-series IBI by calculating LF (0.04–0.15 Hz) components of heart rate variability (HRV) corresponding to sympathetic and parasympathetic nervous activity and HF (0.15–0.4 Hz) components equivalent to parasympathetic activities. The clinical test procedure comprises a pre-rest period (Pre-R; 140 s), mental task period (MT; 100 s), and post-rest period (Post-R; 120 s). The WCF-MSS uses logistic regression analysis to discriminate MDD patients from healthy volunteers via an optimal combination of four explanatory variables determined by a minimum redundancy maximum relevance algorithm: HF during MT (HF MT ), the percentage change of LF from pre-rest to MT (%ΔLF (Pre–R⇒ MT) ), the percentage change of HF from pre-rest to MT (%ΔHF (Pre–R⇒ MT) ), and the percentage change of HF from MT to post-rest (%ΔHF (MT⇒ Post–R) ). To clinically test the WCF-MSS, 26 MDD patients (16 males and 10 females, 20–58 years) were recruited from BESLI Clinic in Tokyo, and 27 healthy volunteers (15 males and 12 females, 18–60 years) were recruited from Tokyo Metropolitan University and RICOH Company, Ltd. Electrocardiography was used to calculate HRV variables as references. Result The WCF-MSS achieved 73% sensitivity and 85% specificity on 5-fold cross-validation. IBI correlated significantly with IBI from reference electrocardiography ( r = 0.97, p < 0.0001). Logit scores and subjective self-rating depression scale scores correlated significantly ( r = 0.43, p < 0.05). Conclusion The WCF-MSS seems a promising contact-free MDD screening apparatus. This method enables web camera built-in smartphones to be used as MDD screening systems.
Үр дүнд суурилсан, оюутан төвтэй сургалтад шилжих шаардлагатай тулгараад буй өнөө үед оюутныг ойлгож, нөхцөл байдлыг нь мэдрэх, бодитоор үнэлэх асуудал сурах явцыг сайжруулах, шалгалтын арга хэлбэрийг илүү боловсронгуй болгох ач холбогдолтой юм. Оюутан өөрийн мэдлэг, шалгалтын бэлтгэл болон зан араншингаасаа хамааран аман шалгалтын явцад сандрах, баярлах, түгших хэлбэрээр сэтгэл нь хөдөлж улмаар энэ нь бодит үнэлгээнд нөлөөлөх талтай. Энэхүү ажлаар оюутны сэтгэл хөдлөл болон үнэлгээний хамаарлыг нөхцөл байдал, асуултын төрлөөс хамааруулан судаллаа. Сэтгэл хөдлөлийг тухайн оюутны арьсны цахилгаан дамжуулал, хөмсөг болон хацрын булчингийн цахилгаан идэвхжилийн утгаар тодорхойлсон. Туршилтыг хоёр үе шаттай явууллаа. 28 оюутныг мэдрүүлтэй болон ердийн гэсэн хоёр бүлэгт хуваан ижил агуулгаар аман шалгалт авсан эхний туршилтаар мэдрүүл зүүх нь оюутны сэтгэл хөдлөл, хариулсан үр дүнд мэдэгдэхүйц нөлөө үзүүлэхгүй гэж дүгнэж болохоор байна. Хоёр дахь туршилтад мэргэжлийн суурь болон мэргэшүүлэх хичээл сонгон тус бүр 10 оюутнаас энгийн тав, шалгалтын таван асуулт асууж сэтгэл хөдлөлийн өөрчлөлтийг судлав. Туршилтаар оюутан энгийн асуултад хариулахдаа сэтгэл хөдлөлийн төлөв нь бага өөрчлөгдөж байсан бол шалгалтын асуултад бүх оюутан илүү төвлөрснөөс гадна ахлах ангийн оюутнууд жигд бага зэрэг сөрөг сэтгэл хөдлөл үзүүлсэн бол бага ангийн оюутнууд эерэг сэтгэл хөдлөл илүүтэй харуулсан. Энэ судалгааг цаашид өргөжүүлэн төрөл бүрийн мэргэжил, нөхцөл байдлаар өргөтгөснөөр шалгалтын арга хэлбэрийг шинэчлэх, оюутны сэтгэл хөдлөл өөрийгөө илэрхийлэхэд нөлөөлдөг эсэхийг тодорхойлох, улмаар онлайн сургалтын шалгалтыг илүү баталгаатай болгох суурь нь болно.
Үр дүнд суурилсан, оюутан төвтэй сургалтад шилжих шаардлагатай тулгараад буй өнөө үед оюутныг ойлгож, нөхцөл байдлыг нь мэдрэх, бодитоор үнэлэх асуудал сурах явцыг сайжруулах, шалгалтын арга хэлбэрийг илүү боловсронгуй болгох ач холбогдолтой юм. Оюутан өөрийн мэдлэг, шалгалтын бэлтгэл болон зан араншингаасаа хамааран аман шалгалтын явцад сандрах, баярлах, түгших хэлбэрээр сэтгэл нь хөдөлж улмаар энэ нь бодит үнэлгээнд нөлөөлөх талтай. Энэхүү ажлаар оюутны сэтгэл хөдлөл болон үнэлгээний хамаарлыг нөхцөл байдал, асуултын төрлөөс хамааруулан судаллаа. Сэтгэл хөдлөлийг тухайн оюутны арьсны цахилгаан дамжуулал, хөмсөг болон хацрын булчингийн цахилгаан идэвхжилийн утгаар тодорхойлсон. Туршилтыг хоёр үе шаттай явууллаа. 28 оюутныг мэдрүүлтэй болон ердийн гэсэн хоёр бүлэгт хуваан ижил агуулгаар аман шалгалт авсан эхний туршилтаар мэдрүүл зүүх нь оюутны сэтгэл хөдлөл, хариулсан үр дүнд мэдэгдэхүйц нөлөө үзүүлэхгүй гэж дүгнэж болохоор байна. Хоёр дахь туршилтад мэргэжлийн суурь болон мэргэшүүлэх хичээл сонгон тус бүр 10 оюутнаас энгийн тав, шалгалтын таван асуулт асууж сэтгэл хөдлөлийн өөрчлөлтийг судлав. Туршилтаар оюутан энгийн асуултад хариулахдаа сэтгэл хөдлөлийн төлөв нь бага өөрчлөгдөж байсан бол шалгалтын асуултад бүх оюутан илүү төвлөрснөөс гадна ахлах ангийн оюутнууд жигд бага зэрэг сөрөг сэтгэл хөдлөл үзүүлсэн бол бага ангийн оюутнууд эерэг сэтгэл хөдлөл илүүтэй харуулсан. Энэ судалгааг цаашид өргөжүүлэн төрөл бүрийн мэргэжил, нөхцөл байдлаар өргөтгөснөөр шалгалтын арга хэлбэрийг шинэчлэх, оюутны сэтгэл хөдлөл өөрийгөө илэрхийлэхэд нөлөөлдөг эсэхийг тодорхойлох, улмаар онлайн сургалтын шалгалтыг илүү баталгаатай болгох суурь нь болно.
Орчин үед машин сургалтын арга судалгаа шинжилгээнд өргөнөөр ашиглагдаж хэрэглээний түвшинд нэвтэрсээр байна. Ялангуяа дүрс боловсруулалтын чиглэлд ихээр ашиглагдаж байгаа билээ. Хүний нүүрний төрхөөр хүйсийг тодорхойлох нь царай таних системийн нэг функц болон ашиглагддаг. Энэхүү ажилд Монгол хүний зургаас хүйсийг тодорхойлохыг зорьсон. Үүнд царайг илрүүлэх Landmark 68 цэгт арга[1], онцлогуудыг ялган авах VGG16[2] болон Facenet[3] алгоритмуудыг ашиглаж улмаар машин сургалтын шатанд AdaBoost[4] болон SVM[5] аргуудаар ангилан сургаж хүйсээр нь ялгасан. Эндээс үзэхэд AdaBoost сургалтын үр дүн SVM аргаас сайн үр дүн үзүүлсэн.
Орчин үед машин сургалтын арга судалгаа шинжилгээнд өргөнөөр ашиглагдаж хэрэглээний түвшинд нэвтэрсээр байна. Ялангуяа дүрс боловсруулалтын чиглэлд ихээр ашиглагдаж байгаа билээ. Хүний нүүрний төрхөөр хүйсийг тодорхойлох нь царай таних системийн нэг функц болон ашиглагддаг. Энэхүү ажилд Монгол хүний зургаас хүйсийг тодорхойлохыг зорьсон. Үүнд царайг илрүүлэх Landmark 68 цэгт арга[1], онцлогуудыг ялган авах VGG16[2] болон Facenet[3] алгоритмуудыг ашиглаж улмаар машин сургалтын шатанд AdaBoost[4] болон SVM[5] аргуудаар ангилан сургаж хүйсээр нь ялгасан. Эндээс үзэхэд AdaBoost сургалтын үр дүн SVM аргаас сайн үр дүн үзүүлсэн.
