کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11021077 | 1715041 | 2018 | 86 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Mental health monitoring with multimodal sensing and machine learning: A survey
ترجمه فارسی عنوان
نظارت بر سلامت روان با سنجش چندجملهای و یادگیری ماشین: یک نظرسنجی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
00-01، 99-00، سلامت روان، فراگیری ماشین، گوشیهای هوشمند، اختلالات روانی، سنسورها،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
Personal and ubiquitous sensing technologies such as smartphones have allowed the continuous collection of data in an unobtrusive manner. Machine learning methods have been applied to continuous sensor data to predict user contextual information such as location, mood, physical activity, etc. Recently, there has been a growing interest in leveraging ubiquitous sensing technologies for mental health care applications, thus, allowing the automatic continuous monitoring of different mental conditions such as depression, anxiety, stress, and so on. This paper surveys recent research works in mental health monitoring systems (MHMS) using sensor data and machine learning. We focused on research works about mental disorders/conditions such as: depression, anxiety, bipolar disorder, stress, etc. We propose a classification taxonomy to guide the review of related works and present the overall phases of MHMS. Moreover, research challenges in the field and future opportunities are also discussed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 51, December 2018, Pages 1-26
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 51, December 2018, Pages 1-26
نویسندگان
Enrique Garcia-Ceja, Michael Riegler, Tine Nordgreen, Petter Jakobsen, Ketil J. Oedegaard, Jim Tørresen,