Detecção Automática da Depressão Assistida por Stacking DNNs em Dados de Descritores de Características Visuais - Almeida, Filipe F. de; Soares, André C. B.; B. Neto, Laurindo de S.; Aires, Kelson R. T. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2023)
Pessoas vivenciam cada vez mais sentimentos de angústia, ansiedade e tristeza. Esses apontam, entre outras patologias, à depressão e, pior, pensamentos de ideação suicida. Posto isso, técnicas computacionais capazes de apontar tal transtorno precocemente se tornam indispensáveis. O presente trabalho apresenta um modelo baseado em Stacking Deep Neural Networks para análise de expressões faciais e subsequente detecção automática da depressão. Os resultados obtidos indicam um avanço promissor quanto à detecção automática da depressão. O modelo Stacking DNNs atinge, na base de teste, 78,5% de Recall e 62,8% de F1-Score. Tais valores são 22% e 17% superiores, respectivamente, a modelos unimodais que aplicam métodos semelhantes.