Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu Khảo sát tình hình gia tăng của tram cảm trên toàn thế giới nói chung và các nước nói riêng. Giới thiệu tông quan các công trình nghiên cứu đã được áp dụng dé giải quyết bài toán phát hiện dấu hiệu trầm cảm. Giới thiệu về các tập dữ liệu chuẩn được các nhà nghiên cứu dang sử dụng và thách thức của dé tài trong lĩnh vực nghiên cứu. Chương 2: Cơ sở lí thuyết Trình bày về lịch sử phát triển trong nghiên cứu vẻ lịch sử của bệnh trầm cảm và các khái niệm liên quan.
Bên cạnh đó, giới thiệu về các loại mạng nơ-ron cơ bản và được áp dụng vào mô hình. 10 Chương 3: Cơ sở dữ liệu trầm cảm Phân tích bộ dit liệu tram cảm DAIC được chọn sử dụng trong dé tài này gồm các nội dung như: cấu trúc, uu và nhược điểm của bộ dữ liệu. Nêu các bước xử lý cho từng đặc trưng, phân tích xử lý dit liệu chuỗi thời gian và thực hiện cân bang dit liệu. Chương 4: Xây dựng mô hình phát hiện dấu hiệu tram cảm Trình bày chỉ tiết phương pháp mà chúng tôi sử đụng dé phát hiện dấu hiệu tram cảm của con người.
Phương pháp này thực hiện trên các nhánh đơn trưng đơn phương thức đồng thời thực hiện kết hợp giữa các nhánh. Chương 5: Thực nghiệm và đánh giá So sánh các kết quả đạt được khi huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu đã chọn. Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Tông kết lại những kết quả đạt được và chưa đạt được sau quá trình nghiên cứu. Nêu ra những hướng nghiên cứu và phat triển trong tương lai.
TONG QUAN TINH HÌNH NGHIÊN CỨU 1. Khảo sát tình trạng tram cảm Theo Mayo Clinic [6] - một tô chức y tế phi lợi nhuận hang đầu của Hoa Kỳ đã định nghĩa, bệnh tâm than (Mental illness) còn được gọi là rối loạn sức khỏe tâm than (Mental health disorders) là những rồi loạn về hoạt động của hệ thông thần kinh và sự liên quan giữa hệ thong này với các chức năng tâm lý, dé cập đến một loạt các tình trạng sức khỏe về tâm thân. Rối loan sức khỏe tâm than là một loại rối loạn ảnh hưởng đến tâm trạng, suy nghĩ và hành vi của con người. Một SỐ vi dụ về các hành vi bao gồm rồi loạn tam thần, rồi loạn lo âu, rỗi loạn ăn uống hoặc hành vi gây nghiện.
Trong các bệnh về tâm lý, tâm than, các dau hiệu và triệu chứng có thẻ khác nhau, tùy thuộc vào tình trạng rối loạn, hoàn cảnh và các yếu tô khác và quan trọng là không phải lúc nào chúng cũng được biểu hiện rõ ràng [7]. Rồi loạn tâm thần (Mental Disorders) là loại bệnh lý liên quan đến tâm trí và hành vi người bệnh, gây ra các triệu chứng và hành vi kì lạ không bình thường [3], tram cam là một loại rối loạn tâm than phô biến. Thuật ngữ “trằm cảm” ( Depression) hay “rồi loạn trầm cam” (Major depressive disorder) là một dạng rồi loạn cảm xúc và cùng chi chung về bệnh tram cảm. Trong nghiên cứu này, thuật ngữ “tram cảm” được chọn sử dung xuyên suốt đẻ tài dé chi rõ về bệnh tram cảm và tập trung vào các khía cạnh liên quan.
Theo nghiên cứu [8] tính đến năm 2019 có khoảng 971 triệu người trên toàn thé giới bị rồi loạn tâm thân. Thống kê của Global Health Data Exchange (GHDx) — một nên tảng trực tuyến do Viện Toàn cau sức khỏe (Institute for Health Metrics and Evaluation - IHME) tạo ra, trên toàn thé giới bệnh rỗi loạn tâm than đang ngày càng tăng, phô biến nhất là tram cảm đứng cao nhất như trong Hình 1. DALYs (Disability-Adjusted Life Years), number 45M 40M 35 30M 25M 20M ism 10M Be 9 kí T T T T TY 1 3990 1995 2000 2005 2010 2015 Hình 1.1: Biéu đồ thống kê số lượng các nhóm bệnh thuộc rối loan tâm thần từ năm 1990 đến năm 2019 + + a ~ x ye Ass ` ~ a .^ + ` a Chú thích: @ Trâm cam ở mọi lứa tuổi ca nam và nữ trên điện tích toàn cau. Nghiên cứu [10] đã công bố kết quả đáng báo động rằng tỷ lệ trung bình toàn cầu của các triệu chứng tram cảm từ năm 2001 đến năm 2020 đã tăng lên 34%, Đáng chú ý hon, trong giai đoạn này tỷ lệ trung bình của thanh thiểu niên cũng đã tăng đáng kề từ 24% trong thập ky 2001-2010 lên 37% trong thập ky 201 1-2020.
Khảo sát do WHO thực hiện và công bỗ vào năm 2023, trên toàn thé giới có khoảng 280 triệu người bị tram cảm. Ước tính gần 800.000 trường hợp tự tử xảy ra được báo cáo mỗi năm trên toàn thé giới, khoảng 3,8% dan số toàn cau bị tram cảm bao gồm 5% người trưởng thành (4% ở nam và 6% ở nữ) va Š.7%⁄% người lớn trên 60 tuôi [1]. Tram cảm đang trở thành van dé hàng đầu ảnh hưởng đến mọi người ở mọi lứa tuôi, trẻ em, thanh thiếu niên. người lớn và người già.
Ngoài ra, có khoảng 50% trong tông số cá nhân tự tử thé hiện các triệu chứng tram cảm hoặc các rồi loạn tâm trạng khác [3]. Ở Pháp có 10% dân số nguy cơ mắc tram cam, tỉ lệ mắc bệnh từ 2- 3% số dân [11] và ở Mỹ tỉ lệ mắc bệnh chung ở giới nữ là 5-9%, nam giới là 2-3% [12]. Nghiên cứu [13] 13 trong năm 2022 vẻ tỷ lệ rồi loạn tram cảm tại các cơ sở chăm sóc sức khỏe ở Thanh phố Hỗ Chí Minh, Việt Nam đưa ra kết quả có khoảng 15,8% người mắc chứng rồi loạn tram cảm. Theo WHO, cứ 40 giây lại có một vụ tự tử xảy ra trên thé giới [14] một trong những nguyên nhân chính gây ra hiện tượng này là do ý định tự tử của những người mắc bệnh tram cảm.
Dựa trên dữ liệu thống kê ở từng quốc gia trong khu vực Đông Nam A [15] của công ty Klynveld Peat Marwick Goerdeler (tên viết tắt KPMG) - một trong bốn công ty kiểm toán và tư vẫn lớn trên toàn thế giới nhằm thảo luận việc chăm sóc sức khỏe tâm thần giữa những khu vực. Dữ liệu cho thấy được rằng tý lệ bệnh nhân có ý định tự từ đang sống chung với bệnh tram cảm ở Hình 1. Qua các số liệu trên có thé thay sự gia tăng nhanh chóng của tram cảm là điều đáng chú ý. Tình hình nghiên cứu Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển, nhiều phương pháp tiếp cận dựa trên trí tuệ nhân tạo được phát triển mạnh mẽ đề nhận biết cảm xúc con người.
Đặc biệt trong lĩnh vực y tế và tâm lý học, các phương pháp này đang trở thành một hướng tiếp cận quan trọng. Sự gia tăng nhanh chóng trong nghiên cứu về van dé trầm cảm là điều đáng chú ý. Các nghiên cứu tăng đáng ké trong vai năm gan đây được thẻ hiện ở Hình 1.3 [16] chứng minh rằng hỗ trợ phát hiện trạng thái trầm cảm thông qua Thị giác Máy tính (Computer Vision) đang là một lĩnh vực phát triển mạnh mẽ. of Studies /Year ROSNTU!AFĐ YEAR Hình 1.3: Nghiên cứu phát hiện dấu hiệu tram cảm mỗi năm tính đến năm 2020 Nghiên cứu ban đầu đã chứng minh rằng những người mắc bệnh trằm cảm và mức độ thé hiện tram cảm được nhận biết qua hành vi phi ngôn ngữ [17].
[18] những phát hiện này đã góp phan thúc day lich sử nghiên cứu lâu dài về biêu hiện cảm xúc của bệnh nhân trâm cảm. Bang tóm tắt [19] đã cung cap tóm tắt 10 bộ dữ liệu tram cảm cùng với loại dữ liệu (cảm xúc, âm thanh, văn bản, .) đã vả đang được sử dụng trong các công trình nghiên cứu đẻ thực hiện nghiên cứu đành cho việc chân đoán trằm cảm.1: Bảng tóm tắt mười bộ dữ liệu về tram cảm AUTHORS-YEAR DATASET TYPE videbech (2016) The Danish Depression Audio/Video /Report garcia-ceja (2018) Depression Audio/Video gratch j, artstein ret al. (2014) — The Distress Analysis Audio/Video Interview Corpus (DAIC) valstar et al. (2013) AVEC 2013 Audio/Video valstar et al.
(2014) AVEC 2014 Audio/Video valstar et al. (2016) AVEC 2016 Audio/Video lieberman and meyer (2013) Crisis Text Line Text data 15 becker ct al. (1994) DementiaBank Database Audio/Video Reddit Self-reported yates et al. (2017) Depression Diagnosis Text data (RSDD) dataset pradhan et al.
Ngoài ra, bộ dữ liệu AVEC đã được sử dung qua các năm trong một số nghiên cứu [23]. Bên cạnh đó, một số nghiên cứu đã thực hiện việc huấn luyện bang cách tự tạo ra một bộ dit liệu [4], [25]. Nhóm tác giả [26] đã đề xuất hệ thống sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh ding dé phát hiện tram cảm ở sinh viên trong môi trường đại học qua hai biểu cảm tích cực và tiêu cực. Trong nghiên cứu [20], các tac gia đưa ra phương pháp mới là sử dụng mạng tích chập giãn thời gian (Temporal Dilated Convolutional network — TDCN) dé học thông tin thời gian từ các chuỗi sau đó sử dụng mô-đun (Feature-Wise Attention - FWA) kết hợp các đặc trưng khác nhau được trích xuất từ TDCN.
Hay trong nghiên cứu [27] đề xuất một phương pháp mới dé nhận điện nguy cơ tram cảm tiềm ấn dựa trên hai loại mô hình Deep Belief Network (DBN) khác nhau. Một mô hình trích xuất đặc điểm xuất hiện 2D từ hình ảnh khuôn mặt được thu thập bởi máy ảnh quang học, trong khi mô hình còn lại trích xuất đặc điểm động 3D từ các điểm khuôn mặt 3D được thu thập bởi Kinect. Ngoài ra, dé mở rộng phạm vi nghiên cứu, các nhà nghiên cứu cũng đã áp dụng mạng nơ-ron tích chập Convolutional Neural Network (CNN) trong hai biến thé quan trọng, đó là CNN 2D và CNN 3D. CNN 2D được sử dụng chủ yếu đề xử lý hình ảnh tinh va dit liệu 2D, trong khi CNN 3D mở rộng áp dụng lớp tích chập cho dữ liệu thời gian hoặc dit liệu không gian ba chiều, như video và dữ liệu hình anh y tế [27].
Bên cạnh dùng cảm xúc dé phát hiện tram cam thì từ rất lâu việc nhận dang tram cảm qua giọng nói đã được nghiên cứu và chứng minh từ quá khứ đến hiện tại. Giọng nói cũng là một trong những đặc trưng được nghiên cứu rộng rãi bởi các đặc điểm ngôn ngữ và giọng nói hoàn toàn có thẻ bị ảnh hưởng bởi trạng thái tỉnh thần của chủ thẻ. Nghiên cứu [31], 16 đo được tốc độ giọng nói có sự thay đổi mạnh nhất trong việc nhận điện bệnh nhân trầm cảm nghĩa là khi mức độ tram cảm tăng theo điểm của thang đo tram cảm Halmilton. [32], [33] đã chứng minh được rằng giọng nói của người tram cảm có liên quan đến thời gian nói.