IDRL: An Individual-Aware Multimodal Depression-Related Representation Learning Framework for Depression Diagnosis

📄 arXiv: 2603.11644v1 📥 PDF

作者: Chongxiao Wang, Junjie Liang, Peng Cao, Jinzhu Yang, Osmar R. Zaiane

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-03-12

💡 一句话要点

提出IDRL框架，解决多模态抑郁症诊断中个体差异和模态不一致问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 抑郁症诊断 表征学习 个体感知 模态融合 解耦表示 心理健康

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态抑郁症诊断中，忽略了模态间不一致性和个体抑郁表现的差异性。
  2. IDRL框架通过解耦多模态表征并引入个体感知融合模块，实现更鲁棒的抑郁症诊断。
  3. 实验结果表明，IDRL在多模态抑郁症检测中表现优异，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

抑郁症是一种严重的精神障碍，可靠的识别对于早期干预和治疗至关重要。多模态抑郁症检测旨在通过联合建模来自多个模态的互补信息来提高诊断性能。最近，人们提出了许多用于抑郁症分析的多模态学习方法；然而，这些方法存在以下局限性：1) 模态间不一致和与抑郁症无关的干扰，其中与抑郁症相关的线索可能在模态之间冲突，同时大量不相关的内容掩盖了关键的抑郁信号；2) 多样化的个体抑郁症表现，导致模态和线索重要性的个体差异，从而阻碍了可靠的融合。为了解决这些问题，我们提出了个体感知多模态抑郁症相关表征学习框架(IDRL)，用于鲁棒的抑郁症诊断。具体来说，IDRL 1) 将多模态表征解耦为模态通用抑郁空间、模态特定抑郁空间和与抑郁症无关的空间，以增强模态对齐，同时抑制不相关的信息；2) 引入了个体感知模态融合模块(IAF)，该模块基于解耦的抑郁症相关特征的预测显著性动态调整其权重，从而为不同的个体实现自适应跨模态融合。大量的实验表明，IDRL在多模态抑郁症检测方面取得了优越而鲁棒的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态抑郁症诊断中存在的两个主要问题：一是模态间的不一致性和与抑郁症无关信息的干扰，导致关键抑郁信号被掩盖；二是不同个体在抑郁症表现上的差异性，使得模态和线索的重要性因人而异，从而影响融合效果。现有方法未能有效解决这些问题，导致诊断性能受限。

核心思路：论文的核心思路是将多模态表征解耦为三个空间：模态通用抑郁空间、模态特定抑郁空间和与抑郁症无关的空间。通过解耦，可以增强模态对齐，抑制不相关信息。此外，引入个体感知模态融合模块(IAF)，根据个体特征动态调整不同模态的权重，实现自适应的跨模态融合。

技术框架：IDRL框架主要包含两个核心模块：多模态表征解耦模块和个体感知模态融合模块(IAF)。首先，多模态表征解耦模块将不同模态的特征分解为模态通用、模态特定和与抑郁症无关的三个空间。然后，IAF模块根据个体特征，动态调整解耦后的抑郁症相关特征的权重，进行融合，最终用于抑郁症诊断。

关键创新：IDRL的关键创新在于：1) 提出了一种多模态表征解耦方法，能够有效分离抑郁症相关和无关的信息，并增强模态对齐；2) 引入了个体感知模态融合模块(IAF)，能够根据个体特征自适应地调整模态权重，从而更好地适应个体差异。

关键设计：在多模态表征解耦模块中，可能使用了对抗学习或变分自编码器等技术来实现特征分离。IAF模块可能采用了注意力机制或门控机制来动态调整模态权重。损失函数的设计可能包括重构损失、分类损失以及用于约束特征空间分布的正则化项。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IDRL框架在多模态抑郁症检测任务上取得了显著的性能提升。与现有基线方法相比，IDRL在准确率、精确率、召回率和F1值等指标上均有明显提高。这验证了IDRL框架在解决模态不一致性和个体差异性方面的有效性，证明了其在多模态抑郁症诊断中的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能心理健康评估系统，辅助医生进行抑郁症的早期诊断和个性化治疗方案制定。通过整合语音、文本、面部表情等多模态数据，可以更全面地了解患者的心理状态，提高诊断的准确性和效率。未来，该技术有望推广到其他精神疾病的诊断和治疗中。

📄 摘要（原文）

Depression is a severe mental disorder, and reliable identification plays a critical role in early intervention and treatment. Multimodal depression detection aims to improve diagnostic performance by jointly modeling complementary information from multiple modalities. Recently, numerous multimodal learning approaches have been proposed for depression analysis; however, these methods suffer from the following limitations: 1) inter-modal inconsistency and depression-unrelated interference, where depression-related cues may conflict across modalities while substantial irrelevant content obscures critical depressive signals, and 2) diverse individual depressive presentations, leading to individual differences in modality and cue importance that hinder reliable fusion. To address these issues, we propose Individual-aware Multimodal Depression-related Representation Learning Framework (IDRL) for robust depression diagnosis. Specifically, IDRL 1) disentangles multimodal representations into a modality-common depression space, a modality-specific depression space, and a depression-unrelated space to enhance modality alignment while suppressing irrelevant information, and 2) introduces an individual-aware modality-fusion module (IAF) that dynamically adjusts the weights of disentangled depression-related features based on their predictive significance, thereby achieving adaptive cross-modal fusion for different individuals. Extensive experiments demonstrate that IDRL achieves superior and robust performance for multimodal depression detection.