Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления, 2023, том 514, номер 2, страницы 242–249
DOI: https://doi.org/10.31857/S268695432360091X (Mi danma469) 		 
СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК: ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Диагностика тяжести симптомов депрессии при помощи объяснимого искусственного интеллекта

С. А. Шалилехab, А. О. Копцеваb, Т. И. Шишковскаяc, М. В. Худяковаad, О. В. Драгойae

a Центр языка и мозга, Научно-исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва, Россия
b Научно-учебная лаборатория моделирования зрительного восприятия и внимания, Научно-исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва, Россия
c Отдел по изучению эндогенных психических расстройств и аффективных состояний, ФГБУН "Центр психического здоровья", Москва, Россия
d Центр языка и мозга, Научно-исследовательский университет "Высшая школа экономики", Нижний Новгород, Россия
e Институт языкознания РАН, Москва, Россия
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.31857/S268695432360091X
Аннотация: Эта статья представляет исследование, направленное на (i) разработку решения на основе искусственного интеллекта для диагностики депрессии и (ii) изучение психиатрических данных с помощью объяснимого искусственного интеллекта. Авторы собрали и аннотировали новый набор аудиоданных, сформулировали задачу регрессии и изучили производительность восьми ее алгоритмов. Результаты показали, что метод ближайших соседей и случайный лес образуют группу с наиболее приемлемыми результатами. Была определена важность характеристик лучшего алгоритма регрессии и выявлены три наиболее значимые для диагностики характеристики: четвертые коэффициенты мел-частотного кепстрального преобразования, гармоническая разница H1-A1 и хрипота.
Ключевые слова: распознавание депрессии, акустические признаки, регрессия, объяснимый искусственный интеллект.
Финансовая поддержка Номер гранта
Правительство Российской Федерации 70-2021-00139
Публикация подготовлена за счет средств гранта на поддержку исследовательских центров и сфере искусственного интеллекта, в том числе в области “сильного” искусственною интеллекта, систем доверенного искусственного интеллекта и этических аспектов применения искусственного интеллекта, предоставленного АНО “Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации” в соответствии с соглашением о предоставлении субсидии (идентификатор соглашения о предоставлении субсидии 00000073001P5Q0002) и договором с ФГАОУ ВО “Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики” от 2 ноября 2021 г. № 70-2021-00139.
Статья представлена к публикации: А. Л. Семёнов
Поступило: 01.08.2023
После доработки: 18.08.2023
Принято к публикации: 15.10.2023
Англоязычная версия:
Doklady Mathematics, 2023, Volume 108, Issue suppl. 2, Pages S374–S381
DOI: https://doi.org/10.1134/S1064562423701090
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.891.3
Образец цитирования: С. А. Шалилех, А. О. Копцева, Т. И. Шишковская, М. В. Худякова, О. В. Драгой, “Диагностика тяжести симптомов депрессии при помощи объяснимого искусственного интеллекта”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 242–249; Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S374–S381
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ShaKopShi23}
\by С.~А.~Шалилех, А.~О.~Копцева, Т.~И.~Шишковская, М.~В.~Худякова, О.~В.~Драгой
\paper Диагностика тяжести симптомов депрессии при помощи объяснимого искусственного интеллекта
\jour Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр.
\yr 2023
\vol 514
\issue 2
\pages 242--249
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/danma469}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S268695432360091X}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=56717829}
\transl
\jour Dokl. Math.
\yr 2023
\vol 108
\issue suppl. 2
\pages S374--S381
\crossref{https://doi.org/10.1134/S1064562423701090}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma469
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma/v514/i2/p242
    • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:74
    Список литературы:17
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024