面部表情识别技术在精神疾病诊疗中的应用

Abstract

精神科医生对患者的观察是做出诊断的重要依据。 但患者面部表情的改变往往是微妙且难以察觉的,自动面部表情识别系统则可作为一种辅助识别某些精神疾病的手段。 面部表情是情感表达的重要方式之一,且不受文化背景、先天性失明等因素的影响。 随着计算机科学的发展,面部表情识别方法亦在不断进步,其中,基于深度学习的面部表情识别,以其强大的信息处理能力,利用可训练的特征提取模型从图像和视频中自动学习表征来完成分类,极大地减少了对于面部物理模型和其他预处理技术的依赖。 文章着重综述了面部表情识别系统在精神分裂症、抑郁症、边缘型人格障碍、孤独症谱系障碍、焦虑症、强迫症等疾病的诊断和治疗中的研究进展,以期进一步探索面部表情识别技术在精神科领域和远程心理干预方面的拓展应用。

Publication
中华行为医学与脑科学杂志 2021 年 10 月第 30 卷第 10 期
帅建伟
帅建伟
课题组组长
PI

长期从事计算生物物理人工智能交叉学科的研究,包括智子力学、智能融合生命体、细胞信号网络动力学、深度学习核心算法构建、健康医疗大数据深度学习分析及深度学习在生物医学中的应用等。