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MMFformer: Multimodal Fusion Transformer Network for Depression Detection

Created by
  • Haebom

作者

Md Rezwanul Haque、Md。 Milon Islam, SM Taslim Uddin Raju, Hamdi Altaheri, Lobna Nassar, Fakhri Karray

概要

この論文では、ソーシャルメディアのさまざまな情報を活用してうつ病を早期に診断するための新しいマルチモーダル（MMFformer）ネットワークを紹介します。 MMFformerは、ビデオの空間的特徴を捉えるトランスフォーマネットワークとオーディオの時間的ダイナミクスを分析するトランスフォーマエンコーダを使用しています。いくつかのモダリティの特徴は、後期および中間の融合戦略を通じて融合して相互相関関係を分析し、うつ病関連の時空間パターンを抽出します。 2つの大規模なうつ病検出データセット（D-Vlog、LMVD）で従来の最先端方式を凌駕する性能を示し、F1-ScoreをD-Vlogデータセットでは13.92%、LMVDデータセットでは7.74%向上させました。ソースコードは公に提供されます。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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ソーシャルメディアデータを活用したうつ病早期診断の精度向上の可能性を提示
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マルチモーダル情報融合によるうつ病パターン解析の効果証明
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従来の最先端方式と比較して性能向上（D-Vlog：13.92％F1-Score向上、LMVD：7.74％F1-Score向上）
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公開されたソースコードによる研究の再現と発展の可能性の提供
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Limitations:
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使用されるデータセットの特性に応じた一般化パフォーマンスの追加検証が必要
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さまざまな文化的背景と言語的違いの考慮不足の可能性
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プライバシーと倫理上の問題に関する深い議論の欠如の可能性
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特定のモダリティに偏った結果の可能性
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