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  1. 資料タイプ別
  2. 学術雑誌論文

Comparison of Subjective Facial Emotion Recognition and “Facial Emotion Recognition Based on Multi-Task Cascaded Convolutional Network Face Detection” between Patients with Schizophrenia and Healthy Participants

https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2010799
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2010799
6d250d39-ee9a-426d-b1d0-be15188a81cb
名前 / ファイル ライセンス アクション
healthcare_10_12_2363.pdf healthcare_10_12_2363.pdf (1.28 MB)
license.icon
Item type 文献 / Documents(1)
公開日 2023-03-20
アクセス権
アクセス権 open access
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版社版DOI
関連識別子 https://doi.org/10.3390/healthcare10122363
関連名称 10.3390/healthcare10122363
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
タイトル
タイトル Comparison of Subjective Facial Emotion Recognition and “Facial Emotion Recognition Based on Multi-Task Cascaded Convolutional Network Face Detection” between Patients with Schizophrenia and Healthy Participants
著者 アキヤマ, トシヤ

× アキヤマ, トシヤ

ja アキヤマ, トシヤ

ja-Kana アキヤマ, トシヤ

en Akiyama, Toshiya

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松本, 和幸

× 松本, 和幸

WEKO 311
徳島大学 教育研究者総覧 174482/profile-ja.html
e-Rad 90509754

ja 松本, 和幸
ISNI

ja-Kana マツモト, カズユキ

en Matsumoto, Kazuyuki

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大坂, 京子

× 大坂, 京子

WEKO 661
e-Rad 30553490

ja 大坂, 京子
ISNI

ja-Kana オオサカ, キョウコ

en Osaka, Kyoko

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タニオカ, リュウイチ

× タニオカ, リュウイチ

ja タニオカ, リュウイチ

ja-Kana タニオカ, リュウイチ

en Tanioka, Ryuichi

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Betriana, Feni

× Betriana, Feni

en Betriana, Feni

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Zhao, Yueren

× Zhao, Yueren

en Zhao, Yueren

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カイ, ヨシヒロ

× カイ, ヨシヒロ

ja カイ, ヨシヒロ

ja-Kana カイ, ヨシヒロ

en Kai, Yoshihiro

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宮川, 操

× 宮川, 操

ja 宮川, 操

ja-Kana ミヤガワ, ミサオ

en Miyagawa, Misao

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安原, 由子

× 安原, 由子

WEKO 1205
徳島大学 教育研究者総覧 73033/profile-ja.html
e-Rad 90363150

ja 安原, 由子
ISNI

ja-Kana ヤスハラ, ユウコ

en Yasuhara, Yuko

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飯藤, 大和

× 飯藤, 大和

WEKO 655
徳島大学 教育研究者総覧 264520/profile-ja.html
e-Rad 60723921

ja 飯藤, 大和
ISNI

ja-Kana イトウ, ヒロカズ

en Ito, Hirokazu

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Soriano, Gil

× Soriano, Gil

en Soriano, Gil

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谷岡, 哲也

× 谷岡, 哲也

WEKO 1608
徳島大学 教育研究者総覧 60191/profile-ja.html
e-Rad 90319997

ja 谷岡, 哲也
ISNI

ja-Kana タニオカ, テツヤ

en Tanioka, Tetsuya

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抄録
内容記述 Patients with schizophrenia may exhibit a flat affect and poor facial expressions. This study aimed to compare subjective facial emotion recognition (FER) and FER based on multi-task cascaded convolutional network (MTCNN) face detection in 31 patients with schizophrenia (patient group) and 40 healthy participants (healthy participant group). A Pepper Robot was used to converse with the 71 aforementioned participants; these conversations were recorded on video. Subjective FER (assigned by medical experts based on video recordings) and FER based on MTCNN face detection was used to understand facial expressions during conversations. This study confirmed the discriminant accuracy of the FER based on MTCNN face detection. The analysis of the smiles of healthy participants revealed that the kappa coefficients of subjective FER (by six examiners) and FER based on MTCNN face detection concurred (κ = 0.63). The perfect agreement rate between the subjective FER (by three medical experts) and FER based on MTCNN face detection in the patient, and healthy participant groups were analyzed using Fisher’s exact probability test where no significant difference was observed (p = 0.72). The validity and reliability were assessed by comparing the subjective FER and FER based on MTCNN face detection. The reliability coefficient of FER based on MTCNN face detection was low for both the patient and healthy participant groups.
キーワード
主題 facial emotion recognition
キーワード
主題 human–robot interaction
キーワード
主題 multi-task cascaded convolutional networks
キーワード
主題 reliability
キーワード
主題 patients with schizophrenia
キーワード
主題 healthy participants
書誌情報 en : Healthcare

巻 10, 号 12, p. 2363, 発行日 2022-11-24
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 22279032
出版者
出版者 MDPI
権利情報
権利情報 This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
EID
識別子 393850
言語
言語 eng
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Ver.1 2024-12-12 09:19:32.887678
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