HiQuE: Hierarchical Question Embedding Network for Multimodal Depression Detection

📄 arXiv: 2408.03648v1 📥 PDF

作者: Juho Jung, Chaewon Kang, Jeewoo Yoon, Seungbae Kim, Jinyoung Han

分类: cs.AI, cs.MM

发布日期: 2024-08-07

备注: 11 pages, 6 figures, Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '24)

期刊: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '24), October 21-25, 2024, Boise, ID, USA

DOI: 10.1145/3627673.3679797

💡 一句话要点

提出HiQuE，利用层级问题嵌入网络进行多模态抑郁症检测

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态抑郁症检测 层级问题嵌入 互信息学习 临床访谈分析 心理健康 深度学习 DAIC-WOZ数据集

📋 核心要点

  1. 现有抑郁症检测方法忽略了临床访谈问题中蕴含的层级结构信息，例如基线问题和后续问题之间的关系。
  2. HiQuE模型通过学习多模态数据中问题间的互信息，有效捕捉每个问题在抑郁症诊断中的重要性。
  3. 在DAIC-WOZ数据集上的实验表明，HiQuE模型优于当前最先进的多模态抑郁症检测和情感识别模型。

📝 摘要（中文）

自动抑郁症检测能够显著促进对抑郁症患者的早期干预。尽管已经有大量关于使用临床访谈视频进行自动抑郁症检测的研究，但很少有研究关注访谈问题的层级结构。在诊断抑郁症的临床访谈中，临床医生使用结构化的问卷，包括常规的基线问题和后续问题，以评估受访者的状况。本文提出了一种新的抑郁症检测框架HiQuE（层级问题嵌入网络），该框架利用临床访谈中主要问题和后续问题之间的层级关系。HiQuE可以通过学习跨多种模态的互信息来有效地捕捉每个问题在诊断抑郁症中的重要性。我们在广泛使用的临床访谈数据DAIC-WOZ上进行了大量实验，结果表明我们的模型优于其他最先进的多模态抑郁症检测模型和情感识别模型，展示了其在抑郁症检测中的临床效用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态抑郁症检测中，现有方法忽略临床访谈问题层级结构的问题。现有方法通常平等对待所有问题，无法有效区分不同问题对于诊断抑郁症的重要性，导致检测精度受限。

核心思路：论文的核心思路是利用临床访谈中问题的层级关系，通过学习主要问题和后续问题之间的互信息，来捕捉每个问题在诊断抑郁症中的重要性。这种方法能够更准确地评估受访者的状况，从而提高抑郁症检测的准确率。

技术框架：HiQuE框架主要包含以下几个模块：1) 多模态特征提取模块，用于从临床访谈视频中提取音频、视频和文本特征；2) 层级问题嵌入模块，用于对问题进行嵌入表示，并考虑问题之间的层级关系；3) 互信息学习模块，用于学习跨多种模态的互信息，从而捕捉每个问题的重要性；4) 抑郁症分类模块，用于根据学习到的问题表示和互信息，对受访者进行抑郁症分类。

关键创新：HiQuE的关键创新在于其层级问题嵌入模块和互信息学习模块。层级问题嵌入模块能够有效地捕捉问题之间的层级关系，而互信息学习模块能够学习跨多种模态的互信息，从而更准确地评估每个问题在诊断抑郁症中的重要性。与现有方法相比，HiQuE能够更有效地利用临床访谈数据中的信息，从而提高抑郁症检测的准确率。

关键设计：在层级问题嵌入模块中，论文可能采用了循环神经网络（RNN）或Transformer等模型来对问题进行嵌入表示。在互信息学习模块中，论文可能采用了对比学习或互信息最大化等方法来学习跨多种模态的互信息。具体的损失函数和网络结构等技术细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HiQuE模型在DAIC-WOZ数据集上取得了显著的性能提升，优于当前最先进的多模态抑郁症检测模型和情感识别模型。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但总体而言，实验结果表明HiQuE模型在抑郁症检测方面具有很强的临床实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于心理健康领域的辅助诊断工具，帮助临床医生更准确、高效地诊断抑郁症。通过分析临床访谈视频，HiQuE模型可以为医生提供客观的诊断依据，减少主观判断带来的误差，并有望推广到远程心理咨询和在线心理健康服务中，提升心理健康服务的可及性。

📄 摘要（原文）

The utilization of automated depression detection significantly enhances early intervention for individuals experiencing depression. Despite numerous proposals on automated depression detection using recorded clinical interview videos, limited attention has been paid to considering the hierarchical structure of the interview questions. In clinical interviews for diagnosing depression, clinicians use a structured questionnaire that includes routine baseline questions and follow-up questions to assess the interviewee's condition. This paper introduces HiQuE (Hierarchical Question Embedding network), a novel depression detection framework that leverages the hierarchical relationship between primary and follow-up questions in clinical interviews. HiQuE can effectively capture the importance of each question in diagnosing depression by learning mutual information across multiple modalities. We conduct extensive experiments on the widely-used clinical interview data, DAIC-WOZ, where our model outperforms other state-of-the-art multimodal depression detection models and emotion recognition models, showcasing its clinical utility in depression detection.