Large-Scale Dialog Corpus Towards Automatic Mental Disease Diagnosis
Large-Scale Dialog Corpus Towards Automatic Mental Disease Diagnosis
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大规模对话语料库实现精神疾病自动诊断
DOI：
10.1007/978-3-030-24409-5_10
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kano Yoshinobu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sakishita Masahito;Kishimoto Taishiro;Takinami Akiho;Eguchi Yoko;Kano Yoshinobu
最近，被诊断为精神疾病的人数正在增加。有效和客观的诊断对于在早期阶段开始治疗非常重要。然而，精神疾病的诊断很难量化标准，因为它是通过与患者的谈话进行的，而不是通过身体调查。我们的目标是自动化精神疾病诊断，以解决这些问题。我们记录了心理学家和受试者之间的对话，以建立我们的诊断语音语料库。我们的研究对象包括健康人、抑郁症、躁郁症、精神分裂症、焦虑症和痴呆症等精神疾病患者。我们所有的实验对象都是由精神科医生诊断出来的。然后，我们手动进行准确的转录，添加话语时间戳，语言和非语言注释。使用我们的语料库，我们进行了特征分析，以找到每种疾病的特征。我们还尝试了通过机器学习进行自动精神疾病诊断，但由于我们仍处于试点研究阶段，样本数据的数量很少。我们将在未来增加受试者的数量。
Recently, the number of people who are diagnosed as mental diseases is increasing. Efficient and objective diagnosis is important to start medical treatments in earlier stages. However, mental disease diagnosis is difficult to quantify criteria, because it is performed through conversations with patients, not by physical surveys. We aim to automate mental disease diagnosis in order to resolve these issues. We recorded conversations between psychologists and subjects to build our diagnosis speech corpus. Our subjects include healthy persons, people with mental diseases of depression, bipolar disorder, schizophrenia, anxiety and dementia. All of our subjects are diagnosed by doctors of psychiatry. Then we made accurate transcription manually, adding utterance time stamps, linguistic and non-linguistic annotations. Using our corpus, we performed feature analysis to find characteristics for each disease. We also tried automatic mental disease diagnosis by machine learning, while the number of sample data is few because we were still in our pilot study phase. We will increase the number of subjects in future.
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