MoodCapture：利用野外智能手机图像进行抑郁症检测
人机交互
2024-02-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
MoodCapture 提出了一种新颖的方法，通过分析人们在日常生活中由智能手机前置摄像头自动捕获的图像来评估抑郁症。我们在 90 天内从 N=177 名被诊断为重度抑郁症的参与者那里收集了超过 125,000 张野外照片。图像的采集是自然主义的，同时参与者回答 PHQ-8 抑郁症调查问题：\textit{“我感到情绪低落、抑郁或绝望”}。我们的分析探讨了重要的图像属性，如角度、主色调、位置、物体和光照。我们表明，使用面部 landmarks 训练的随机森林可以有效地将样本分类为抑郁或非抑郁，并预测原始的 PHQ-8 分数。我们的事后分析通过消融研究、特征重要性分析和偏差评估提供了若干见解。重要的是，我们评估了用户对使用 MoodCapture 基于共享照片检测抑郁症的担忧，为未来设计基于野外图像的心理健康评估工具提供了关于隐私问题的关键见解。
引用
@article{arxiv.2402.16182,
title = {MoodCapture: Depression Detection Using In-the-Wild Smartphone Images},
author = {Subigya Nepal and Arvind Pillai and Weichen Wang and Tess Griffin and Amanda C. Collins and Michael Heinz and Damien Lekkas and Shayan Mirjafari and Matthew Nemesure and George Price and Nicholas C. Jacobson and Andrew T. Campbell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.16182},
year = {2024}
}