Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu Khảo síttình hình gia tăng của trằm cảm trên toàn thể giới nói chung và các nước nói riêng. Giới thiệu tổng quan các công trình nghiên cứu đã được áp dụng đẻ giải quyết bài toán phát hiện dẫu hiệu rằm cảm. Giới thiệu về các tập dữ liệu chuẫn được các nhà nghiên cứu đang sử dụng và thách thức của đề tải trong lĩnh vực nghiên cứu. “Chương 3: Cơ sẽ lí thuyết ‘Trinh bày về lịch sử phát triển trong nghiên cứu về lịch sử của bệnh trằm cảm và các khái niệm liên quan.
Bên cạnh đó, gi đc loại mạng nơ-ron cơ bản và được. 4p dụng vào mô hình. 'Chương 3: Cơ sở dữ liệu trằm cảm. "Phân tích bộ dữ liệu trằm cảm DAIC được chọn sir dung trong ai miy gm các nội dung như: cu trúe, tu và nhược điểm của bộ dữ iệu.
Nêu các bước xử lý cho từng đặc trưng, phân tích xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và thực hiện cân bằng dữ liệu. “Chương 4: Xây dựng mô hình phát hiện dấu hiệu trằm cảm ‘Trinh bày chỉ tiết phương pháp mà chúng tôi sử dụng để phát hiện dầu hiệu trằm cảm của con người. Phương pháp này thực bi trên các nhánh đơn trưng đơn phương thức. đồng thời thục hiện kết hợp giữa các nhánh.
“Chương 5: Thực nghiệm và đánh giá So ánh các kết quả đạt được khi huần luyện mô hình trên tập dữ liệu đã chọn “Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Tổng kế lại những kết quả đạt được và chưa đạt được sau quá tình nghiên cứu Néu ra những hướng nghiên cứu và phát triển trong tương lai CHUONG 1. TONG QUAN TINH HÌNH NGHIÊN CỨU 141. Khảo sắt tình trạng trằm cảm. ‘Theo Mayo Clinic [6] - một tổ chức y tế phi lợi nhuận hàng đầu của Hoa Kỳ đã dịnh nghia, bénh tim thin (Mental illness) còn được gọi là rối loạn sức khỏe tâm than (Mental heath đisorlers) à những rối loạn về hoạt động của hệ thông thằn kinh và sự liền quan giữa hệ thống này với các chức năng tâm lý, đề cập đến một loạt các tình trạng sức khỏe về tâm thần Rồi loạn sức khỏe tâm thần là một loại rối loạn ảnh hưởng đến tâm trạng, suy nghĩ và hành vi của con người.
Một số ví dụ về các hành vỉ bao gồm rối loạn tâm thần, tối loạn lo âu, tối loạn ăn tổng hoặc hành vi gây nghiện. Trong các bệnh về tâm lý, tim thin, các đầu hiệu và triệu chứng có thể khác nhau, tùy thuộc vào tinh trạng rồi loạn, hoàn cảnh hac va quan trọng là không phải lúc nào chúng cũng được biểu hiện rõ rằng, Rồi loạn tâm thin (Mental Disorders) I lai nh I iên quan đến tâm trí và hành vỉ người bệnh, gây ra các triệu chứng và hành vi kì lạ không bình thường [3], trằm cảm là một loại rối lon tâm thần phổ biển. Thuật ngữ "tằm cảm” (Depresion) hay "rỗi loạn trằm cảm” (Major depressive disorder) là một dạng r loạn cảm xúc và cùng chỉ chung về bệnh trằm cảm. Trong nghiên cứu này, thuật ngữ "trầm cảm” được chọn sử dụng xuyên suốt đẻ dể chỉ rõ về bệnh trằm cảm và tập trung vào các khíu cạnh ign quan.
“Theo nghiên cứu IS] tỉnh đến năm 2019 có khoảng 971 triệu người trên toàn thể giới bị rối loạn tâm thần. Thống kê cita Global Health Data Exchange (GHDx) ~ mét nén ting trực tuyển do Viện Toàn cầu sức khde (Institute for Health Metrics and Evaluation - IHME) tạo rụ trên oàn thể giới bệnh rỗi loạn tâm thần đang ngày cảng tăng, phổ biển cảm đúng cao nhất như trong Hình 1. : Biểu đồ thống kê số lượng các nhóm bệnh thuộc rối loạn tâm thần từ năm 1990 đến năm 2019 Chú thích: EÊ` Trầm cảm ở mọi lứa tuổi cả nam và nữ trên điện tích toàn câu. Nghiên cứu [10] đã công bố kết quả đáng báo động rằng tỷ lệ trung bình toàn cầu của các triệu chứng trằm cảm từ năm 2001 đến năm 2020 đã tăng lên 34%.
Đáng chú ý hơn, trong giai đoạn này tỷ lệ trung bình của thanh thiểu niên cũng đã tăng đáng ké ti 24% trong thập kỹ 2001-2010 lên 37% trong thập kỷ 201 1-2020. Khảo sát do WHO thực hi ng bố vào năm 2023, trên toàn thể giới có khoảng 280 triệu người bị trầm cảm. Ước tính gần 800.000 trường hợp tự tử xây ra được báo cáo mỗi năm trên toàn thể iới, khoảng 3,8% dân số toàn cầu bị trầm cảm bao gm 54 người trường thành (4% ở nam và 6% ở nữ) và 5.7% người lớn tên 60 tui [1]. Trằm cảm đang trở thành vẫn đề hàng đẫu ảnh hưởng đến mọi người ở mọi lứa tổi, trẻ em, thanh thiểu iến.
người lớn và người giả. Ngoài ra có khoảng 505 trong tổng số cá nhân tự từ thể hiện các triệu chứng trằm cảm hoặc các rồi loạn tâm trạng khác [3] Ở Pháp có 105 dân số nguy cơ mả trim cảm, tỉ lệ mắc bệnh từ 2- 39% số dân [1I] và ở Mỹ tỉ lệ mắc bệnh chung ới nữ là 5-9%, nam giới là 2-3% [12]. Nghiên cứu [13] l3 trong năm 2022 về tỷ lệ rồi loan trim cam tại các cơ sở chăm sóc sức khỏe ở Thành phd Hỗ Chí Minh, Việt Nam đưa ra kết quả có khoảng 15,8% người mắc chứng rồi loạn rằm ‘Theo WHO, cit 40 giây lại có một vụ tự tử xảy ra trên thể giới [14] một trong những nguyên nhân chính gây ra hiện tượng này là do ý định tự tử của những người mắc bệnh trằm cảm. Dựa trên dữ liệu thống kê ở từng quốc gia trong khu vực Đông Nam Á [I5] của.
công ty Klynveld Peat Marwick Goerdeler (tén viét tit KPMG) - một trong bốn công ty kiểm toán và tự vẫn lớn trên toàn thể giới nhằm thảo luận việc chăm sóc sức khỏe tâm thần giữa những khu vực. Dữ liệu cho thấy được rằng tỷ lệ bệnh nhân cỏ ý định tự tử đang sống chung với bệnh trằm cảm ở Hình 12.2: Tỷ lệ có ý định tự tử khi mắc trầm cảm ở khu vực Đông Nam Á năm 2021 trên có thể thấy sự gia tăng nhanh chóng của trằm cảm là điều đáng. Tình hình nghiên cứu “Trong thời đại công nghệ thông tỉn phát triển. nhiều phương pháp ti trí tuệ nhân tạo được phát triển mạnh mẽ để 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 vẫn đề tằm căm là điều đáng chú ý. “Các nghiên cứu tăng đáng kể trong vai năm gần đây được thể hiện ở Hình 1.3 [16 chứng "mình rằng hỗ trợ phát hiện trạng thi rằm cảm thông qua Thị giác Máy tính (Computer Vision) dang là một lĩnh vực phát triển mạnh mẽ. of Studies / Year Hình 1.3: Nghiên cứu phát dau higu tram cam mỗi năm tính đến năm 2020.
Nghị cứu bạn ả dã chứng mình rằng những người mắc bệnh trim cảm và mức độ thể biện trằm cảm được nhận biết qua hành vi phi ngôn ngữ [17], [18] những phát hiện này đã góp phần thúc đẩy lịch sử nghiên cứu lâu dài vi hiện cảm xúc của bệnh nhân trim cảm. Bang t6m tắt [19] đã cung cắp tóm tắt 10 bộ dữ liệu trầm cảm cùng với loại dữ liệu (cam xi, dm thanh, văn bản, .) đã và đăng được sử dụng rong các công trình nghiên cứu để thực hiện nghiên cứu dành cho việc chấn đoán trằm cảm.1: Bảng tóm tắt mười bộ dữ liệu về trầm cảm. AUTHORS-YEAR DATASET TYPE videbech (2016) ‘The Danish Depression Audio/Video Report garcia-ceja (2018) Depression Audio/Video gratch ,artstein ret al. 2014) The Distress Analysis Audio/Video Interview Corpus (DAIC) valstar etal.
(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 Is becker cLal. (1994) DementiaBank Database Audio/Video Reddit Self-reported yates etal.
(2017) Depression Diagnosis ‘Text data (RSDD) dataset pradhan et al. (2014) ‘SemEval-2014 Task 7 Text data Một số nghiên cứu đã sử dụng bộ dữ liệu DAIC và bộ dỡ liệu này đã trở nên phổ biến trong các công trình được È cập tại [21, [20I. Ngoài ra, bộ dữ liệu AVEC đã được sử dụng qua các năm trong một số nghiên cứu 24]. Bên cạnh đó, một số nghiên cứu đã thực hiện việc huấn luyện bằng cách tự tạo ra một bộ dữ liệu [4], [25].
Nhóm túc giả [26] đã đề uất hệ thống sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh dùng để phát hiện trằm cảm ở sinh viên trong môi trường đại học qua hai biểu cảm tích cực và tiêu cực. nghiên cứu [20], các tác giả đưa ra phương pháp mới là sử dụng mạng tích chập giãn thời gian (Temporal Dilated Convolutional network TDCN) đẻ học thông tin thời gian từ các. chuỗi sau đó sử dụng mô-đun (Feutre-\Wise Atention - EWA) kết hợp các đặc trơn khác nhau được tích xuất từ TDCN. Hay trong nghiên cứu [27] đề xuắt một phương pháp mới để nhận diện nguy co trằm cảm tiém ấn dựa rên hai loại mô hình Deep Belief Network (ĐBN) khác nhau.
Một mô hình tích xuất đặc điểm xuất hiện 2D từ hình ảnh khuôn mặt được thụ thập bởi máy ảnh quang học, trong khi mô ih còn lại trích xuất đặc điểm động. 3D từ các điểm khuôn mặt 3D được thu thập bởi Kinect. Ngoài ra, để mở rộng phạm vi nghiên cứu, các nhà nghiên cứu cũng đã áp dụng mạng nơ-ron tích chap Convolutional ‘Neural Network (CNN) trong hai biến thể quan trong, đó là CNN 2D va CNN 3D. CNN 2D duge sit dung chit yéu dé xir ly hinh ank tinh va di igu 2D, trong khi CNN 3D mở rộng 4p dụng lớp tích chập cho dữ liệu thời gian hoặc dữ liệu không gian ba chiễu, như video và cdữ liệu hình ảnh y tế [27], [28].
[301 Bén cạnh dùng cảm xúc để phát hiện trằm cảm thì từ rất lâu việc nhận dạng trằm cảm «qua giọng nói đã được nghiên cứu và chứng minh từ quá khứ đến hiện tại. là một trong những đặc trưng được nghiên cứu rộng rãi bởi các đặc điểm ngôn ngữ và giọng nói hoàn toàn có thểbị ảnh hưởng bôi trạng thấ in thn cia chi thể, Nghiên cứu [31] 16 đđo được tốc độ giọng nói có sự thay đỗi mạnh nhất trong việc nhận điện bệnh nhân trằm cảm nga là khi mức độ trầm cảm tăng theo điểm của thang đo trầm cảm Halrilon. [5Ð] [33] đã chứng mình được rằng giọng nói của người trầm cảm có liên quan đến thời gian nói. Bên cạnh đó còn có các đặc điểm âm thanh khác như shimmer, jiter, cao độ và năng.
lượng hay độ nung trong long nói, cúc đặc điểm còn liên quan đến âm lượng hay tin sé 134].