Comments 17
Ооо, 42 братуха, я с Кемерово)
Это что же получается, сейчас диагноз серьезного заболевания ставится на такой несерьезной базе как уровень рисунка (я наверное нарисовал бы именно упрощённые варианты)?
Любопытно, какие характеристики будут у картин кубистов, Пикассо, например.
Никакие, они не рассматриваются, это творчество,это художники, самовыражение. Здесь же анализ многопараметрический, тесты стандартизированные, к ним выдаются инструкции, они проводятся в специально созданных условиях. Но и здесь масса нюансов, и поле для исследования широкое, до реального рутинного метода исследования, поверьте, очень и очень далеко. Автор этой статьи это прекрасно понимает. И да, не переживайте, пока что реальная диагностика проводится и клинические диагнозы устанавливаются в соответствии с клиническими рекомендациями, МКБ и клиническим опытов врача. А это - научное исследование, от клинической практики оно пока что далеко, но без таких шажков не будет и новой клинической практики и новых методов исследования психической деятельности. И вопрос Ваш мне понятен, я примерно такой сам себе задавал и от многих слышал, но если Вы почитаете внимательно статью, то сами ответите на свой вопрос, хотя, думаю, неспециалисту сложно. Тем не менее я намеренно не стал упрощать.
Количественный анализ изображений проводился также по абсолютному размеру файла в байтах. Нами выявлена зависимость детализованности изображений от абсолютного размера файла, в котором изображение хранится (формат jpeg).
Исследована зависимость размера файла и количеством пикселей занятых изображением с помощью метода корреляционного анализа. Корреляции между байтами и пикселями оказались следующими: a) Сумма байт/сумма пикс.: 0,823706004 б) Лицо байт/лицо пикс.: 0,780290148 в) Животное байт/животное пикс.: 0,816002537 г) Текст байт/текст пикс.: 0,855008006.
Это справедливо для очень многих алгоритмов сжатия изображений и ничего не говорит о состоянии здоровья.
Ценность результата весьма сомнительная. Если вы поменяете формат на PNG или TIFF, или PCX, результат может поменяться на противоположный.
Вычислялся объём выполненного задания по рисованию лиц в пикселях для каждого испытуемого в каждой группе, результаты сводились в вариационные ряды, проводился их статистический анализ, результаты сравнивались.
Т.е. вы просто подсчитывали количество закрашенных пикселей? Без учета их пространственного положения? Без учета взаимного расположения? Без какого-то анализа содержимого рисунка?
Если да, то равномерно заштрихованный лист будет победителем.
Можно было бы моменты посмотреть, например, они в OpenCV есть.
Я бы векторизовал картинки и анализировал отрезки кривых линий. Все-таки, вы людей заставляли не пиксели закрашивать, а линии рисовать.
Я думал по разному, я не программист, поэтому мне было сложно сделать что-то более продвинутое, чем просто подсчёт пикселей, для этого нужен был программист, но пришлось писать код самому, его потом отладил специалист. Я так и хотел, оценивать кривые, отрезки, но это оказалось слишком сложно для меня. Я все таки врач, а не программист. Но работа поглотила меня с головой. Сейчас я занимаюсь сходным направлением, только развиваю тему психолингвистики. материал есть, его нужно обрабатывать. Я обязательно изучу то, что Вы написали и вникну. В принципе, я буду только рад заинтересованному квалифицированному программисту, который захотел бы стать соавтором в научных публикациях, в части, касающейся его. Никто не заштриховывал лист полностью, там же инструкция выдается, условия стандартизированные, тематики стандартные, но и здесь был "шум", были критерии исключения. Всё вообще очень сложно учесть. Спасибо за комментарий!
С векторными изображениями в OpenCV трудновато, но можно также попробовать 2D image features.
Это алгоритмы, которые позволяют найти на картинке пиксели, как-то выделяющиеся из своего окружения (ключевые точки), и составить их описания (дескрипторы), которые можно сравнить между собой.
Основная цель изобретения этих алгоритмов была склеить несколько фотографий одного и того же объекта в одну, т.е. найти на нескольких фотографиях пиксели, изображающие одни и те же фрагменты, и совместить их. Либо сделать 3-мерную модель из нескольких двумерных фоток.
Однако, те же алгоритмы можно и для других задач применять. Например, тут попробовать.
Думаю, что уголки Харриса наиболее просто будет интерпретировать и как-то объяснить с медицинской точки зрения.
Следующее логичное продолжение - Bag of Visual Words. Т.е. можно построить классификатор болен-здоров. Но я не знаю, хватит ли пары сотен человек на датасет для него.
А еще есть модель CLIP, которая сопоставляет изображения и их текстовое описание, но это уже совсем другая сказка :)
Любопытные мысли. Понимаете, я публикуюсь в профильных сборниках, но там ведь мне этого коллеги не подскажут, там другой взгляд и отношение кипопыткам что-то обсчитать весьма скептическое. И мне это понятно. И поэтому, поскольку сегодня это работы на стыке, нужно закинуть свои мысли на другую территорию, где люди мыслят в других плоскостях, но именно из этих плоскостей придут идеи. Я, в этом уверен.
Ну да... Вы зачем людей заставляли картинки рисовать? Чтобы их содержание проанализировать, верно? Пиксели про содержание ничего не скажут.
Изучение компьютерного зрения может Вам помочь.
https://szeliski.org/Book/ - это университетский учебник, там обо всём понемногу, что-то полезное наверняка найдётся.
Можно ещё лекции Конушина посмотреть: https://teach-in.ru/lecturer/konushin
Ещё гугл по запросу PANSS computer vision или schizophrenia computer vision много разных статей выдаёт, откуда можно идей почерпнуть.
Любопытно! То есть вы полагаете, что некая скудность изображения (мало деталей) связана с эмоциональным уплощением, верно понимаю? Ещё не очень понятно, почему использовали корреляции для поиска связи между размером изображения и количеством пикселей - это ведь вроде как очевидно, что чем детальнее изображение, тем больше потребуется памяти для хранения. И второе - если данные явно распределены ненормально, то можно было спокойно остановиться только на непараметрических тестах. Или так надёжнее результат?
Рискую надоесть, но почему Хабр, а не ваковский журнал какой нибудь?
Я публикуюсь в специальной литературе. Но мне нужно, поскольку работа на стыке, чтобы о ней знали и люди с техническим складом ума. Это первое. А второе - ну да, общее обеднение психической деятельности. Оно много в чем проявляется, в обеднении мыслей, речи, упрощении походки, мимики, как часть негативного симптомокомплекса. Это не мои выдумки, это ежедневно наблюдаемая классика. А то что я делаю, продолжаю делать - это небольшие шажки, с использованием доступных ресурсов человеческих и временных пытаться изучать возможности современных течений в области нейросетей, компьютерного зрения, машинного обучения. В данный момент у меня есть программный продукт, позволяющий заниматься количественной психолингвистикой. Так что насколько могу занимаюсь интересным мне делом, ну и любимой судебной и общей психиатрией
Затем проводилось измерение размеров файлов нарисованных ими лиц, несуществующих животных, написанных текстов, а также с помощью специальной программы измерялось количество пикселей, занятых рисунками и текстами, затем искались корреляции между числами в байтах и пикселях
Шизофрения явно у исследователей. Как им вообще такое в голову пришло. Получится очередной "эффективный психотест", который у любого человека обнаружит признаки отклонения.
В принципе это задача для ИИ. Создаете датасет, и ИИ найдет закономерности.
Тесты какие угодно можно придумывать - от подбора шнурков к галстуку, до исполнения караоке. Во всем можно поискать статистические "признаки шизофрении".
Интеграция компьютерного зрения и многопараметрического анализа в оценку симптоматики шизофрении