Resumen: La depresión es un problema generalizado de salud mental que afecta a diversos grupos de edad, con una prevalencia notable entre los estudiantes universitarios y los ancianos. Sin embargo, los conjuntos de datos existentes y los métodos de detección se centran principalmente en adultos jóvenes, descuidando el espectro de edad más amplio y las diferencias individuales que influyen en la manifestación de depresión. Los enfoques actuales a menudo establecen un mapeo directo entre los datos multimodales y los indicadores de depresión, sin capturar la complejidad y la diversidad de la depresión entre las personas. Este desafío incluye dos pistas basadas en subconjuntos específicos de edad: la pista 1 utiliza el conjunto de datos de ancianos MPDD para detectar depresión en adultos mayores, y la pista 2 utiliza el conjunto de datos MPDD-Young para detectar depresión en participantes más jóvenes. El desafío de detección de depresión consciente de la personalidad multimodal (MPDD) tiene como objetivo abordar esta brecha incorporando datos multimodales junto con factores de diferencia individuales. Proporcionamos un modelo de referencia que fusiona modalidades de audio y video con información de diferencia individual para detectar manifestaciones de depresión en diversas poblaciones. Este desafío tiene como objetivo promover el desarrollo de métodos de detección de depresión más personalizados y precisos, avanzando en investigación de salud mental y fomentando sistemas de detección inclusivos. Hay más detalles disponibles en el sitio web oficial de desafío: esta URL HTTPS.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 15 de mayo de 2025.
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