I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   A p r il 2 0 2 6 ,  p p .   1 9 4 7 ~ 1 9 5 4   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 2 . p p 1 9 4 7 - 1 9 5 4       1947     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Unimo da l and m ultimo da l t ec hniq ues for d epress io n diag no sis :  a  com prehensiv e  surv ey       Swa t hy   J a y a s re e 1 ,   Ya s ha win i Sridha r 2   1 C a m b r i d g e   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   V i sv e sv e r a y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e r s i t y ,  B e l a g a v i ,  I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,  C a m b r i d g e   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,  B e n g a l u r u ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 5 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J an   1 2 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J an   2 5 ,   2 0 2 6       De p re ss io n   is   a   c o m m o n   a n d   m a jo r  m e n tal  h e a lt h   c o n d it i o n   t h a t  a ffe c ts  in d i v id u a ls  a c ro ss   a ll   a g e   g ro u p s  a n d   a n y   b a c k g r o u n d s ,  se v e re ly   re d u c in g   th e ir  p h y sic a l ,  e m o ti o n a l ,   a n d   c o g n it i v e   f u n c ti o n i n g .   It   g o e s  b e y o n d   ty p ica l   m o o d   sw in g s  a n d   re q u ires   a   ti m e ly   a n d   a c c u ra te  d iag n o sis  to   p re v e n t  se v e re   c o n se q u e n c e s  s u c h   a s   su ici d a l  te n d e n c ies ,  se lf - h a rm ,   a n d   lo n g - ter m   m e n tal  d e c li n e .   T h e   imp r o v i n g   p e rfo rm a n c e   o f  d e e p   lea rn i n g   a n d   m a c h in e   lea rn in g   tec h n iq u e s  h a s  sig n ifi c a n tl y   e n h a n c e d   th e   sp e e d   a n d   a c c u ra c y   o f  d e p re ss io n   d iag n o sis   u sin g   b o th   u n imo d a l  a n d   m u lt imo d a l  fe a tu re s.  Th is co m p re h e n siv e   stu d y   g i v e s  a   c o m p lete   o v e rv iew   o f  th e   u n imo d a l  a n d   m u lt imo d a l  m e th o d s   u se d   t o   d iag n o se   de p re ss io n   in   it s  e a rly   sta g e s.  A d d it io n a ll y ,  t h is  su rv e y   su m m a rize s th e   d a tas e t ,  m e th o d s ,   a n d   li m it a ti o n s o f  p re v io u s wo rk   p re se n ted   in   t h e   d o m a in   o f   d e p re ss io n   d iag n o sis  a n d   se rv e s  a s  a   su it a b le  re f e re n c e   fo r   fu tu re   a n a l y sis.   K ey w o r d s :   Dee p   lear n in g   Dep r ess io n   E lectr o en ce p h al o g r am   Facial  ex p r ess io n   Sp ee ch   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Swath y   J ay asre e   C am b r id g e  I n s titu te  o f   T ec h n o lo g y ,   Vis v esv er a y a  T ec h n o lo g ical  Un iv er s ity   B el a g av i ,  I n d ia   E m ail:  s wath y j.c s e@ ca m b r id g e. ed u . in       1.   I NT RO D UCT I O N   Dep r ess io n   is   a  co m p lex   m en tal  illn ess   th at  im p ac ts   a  p er s o n ’ s   b e h av io r ,  em o tio n s ,  th o u g h ts ,  an d   p h y s ical  h ea lth   [ 1 ] .   I t  ca n   b e  d ef in ed   b y   lo w  m o o d ,  f ee lin g   s ad ,  em o tio n al  em p tin ess ,  an d   l o s s   o f   in ter est  th at  ca n   d is tu r b   d aily   r o u tin es  an d   ev en   lead   to   s u icid al  attem p ts   an d   th o u g h ts   [ 2 ] .   Sy m p to m s   o f   d ep r ess io n   ca n   in clu d e  s ad n ess ,  ir r itab ilit y ,  lack   o f   en jo y m e n t ,  lo s s   o f   m o tiv atio n ,  m em o r y   d i f f ic u lty ,   an d   p h y s ical  d is co m f o r t lik e  h ea d ac h es a n d   r etar d atio n .   Fig u r e  1   illu s tr ates th e  class if icatio n   o f   d ep r ess io n   s y m p to m s .   Dep r ess io n   is   class if ied   in to   d if f er en t  t y p es ,  in cl u d in g   m ajo r   d e p r ess iv e  d is o r d e r   ( MD D) ,  p er s is ten t   d ep r ess iv e  d is o r d er   ( PDD) ,  d is r u p tiv e  m o o d   d y s r eg u lati o n   d is o r d e r   ( DM DD) ,  p r e m en s tr u al  d y s p h o r ic  d is o r d er   ( PMDD) ,  s ea s o n al  af f ec tiv e  d is o r d er   ( SAD) ,  p r en atal  d ep r ess io n ,   an d   p o s tp ar t u m   d ep r ess io n   [ 3 ] .  E ac h   ty p e   is   d ef in ed   b y   s p ec if ic  s y m p to m s   an d   d u r atio n ;  m a jo r   d ep r ess iv e  ep is o d es  co n tin u e  f o r   a  m in im u m   d u r atio n   o f   two   wee k s .   T h e  ca u s es o f   d ep r ess io n   ar e  c o m p le x ,  in clu d in g   th e  c o m b in atio n   o f   g en etics ,  p r e n atal  s tr ess   an d   ep ig en etics ,  b io lo g ical  m ec h an is m s ,  f am ily   d y n am ics ,  s o cio cu ltu r al  in f lu en ce s ,  s u b s tan ce   u s e ,  u n h ea lth y   b eh av i o r ,   an d   ea r ly - life   tr au m a.   A  m o th e r ’ s   m ater n al  s tr ess   h as  b ee n   s h o wn   to   in f lu en ce   f etal  b r ain   d ev elo p m e n t ,  p o s s ib ly   h ig h lig h tin g   th e  r is k   o f   m o o d   d is o r d e r s   in   later   s tag es o f   life   [ 4 ] .   Acc o r d in g   to   th e   W o r ld   Hea lth   Or g an izatio n   ( W HO) ,   an   esti m ated   3 0 0   m illi o n   p e o p le   g lo b ally   s u f f er   f r o m   d ep r ess io n ,   m a k i n g   it  th e  w o r ld ’ s   m ajo r   ca u s e   o f   d is ab ilit y   [ 5 ] .   Giv en   th e   g r o win g   n u m b er   o f   d ep r ess io n   ca s es,  th er e   is   an   u r g en t   n ee d   f o r   ef f ec tiv e   an d   ac cu r ate  d iag n o s is ,   esp ec ially   in   m in o r   ca s es,  to   r ed u ce   s u f f er i n g   an d   s p ee d   u p   co s t - ef f ec tiv e  tr ea tm en t.  C u r r en t  d iag n o s is   m eth o d s   p r im ar ily   d ep en d   o n   clin ical  in ter v iews,  s u ch   as  s em i - s tr u ctu r ed   a n d   f u lly   s tr u ctu r ed   in ter v iews  [ 6 ] ,   wh ic h   d e p en d   o n   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 :  1 9 4 7 - 1 9 5 4   1948   p r o f ess io n al  ex p e r tis e  o f   d o ct o r s ,   as  well  as  th e  ac tiv e  p ar ticip atio n   o f   p atien ts .   T h ese  li m itatio n s   h av e  led   r esear ch er s   to   ex p lo r e  d if f er e n t  ap p r o ac h es  in   th is   ar ea .   I n   r ec en t  y ea r s ,   m ac h in e  lea r n in g   an d   d ee p   lear n in g   h av e  s ig n if ican tly   e n h an ce d   d iag n o s tic  ca p ab ilit ies,  p ar tic u lar ly   in   h ea lth ca r e  [ 7 ] ,   [ 8 ] .   Ma ch in e  lear n i n g   m eth o d s ,   s u ch   as  s u p p o r t  v e cto r   m ac h in e  ( SVM)   an d   d ec is io n   tr ee s   h av e  a  cr u cial  r o le  in   p r ed ictio n   an d   class if icatio n   task s .   Ho wev er ,   d ee p   lea r n in g   tech n i q u es  s u c h   as  co n v o lu tio n al  n eu r al  n et wo r k s   ( C NNs)  an d   r ec u r r en t  n eu r al  n etwo r k s   ( R NNs)  ca n   ex tr ac t  h ig h - lev el  f ea tu r es  au to m atica lly   f r o m   m ed ical  d ata,   s u ch   as  b io   s ig n als ,  m ag n etic  r eso n an ce   im ag in g   ( MRI ) ,  f u n ctio n al  m ag n etic  r eso n an ce   im a g in g   ( f MRI ) ,   an d   p o s itro n   em is s io n   to m o g r ap h y   ( PET )   s ca n s ,   with   less   m an u al  ef f o r t.   Stu d ies  h av e  e x p lo r e d   d if f er e n t  u n im o d al   an d   m u ltimo d al  m eth o d s   co m b in e d   with   m ac h in e  lear n in g   an d   d ee p   lear n in g   tech n iq u es  to   im p r o v e  d ep r ess io n   d etec tio n   ac cu r ac y .   Un im o d al  tec h n iq u es  co n s is t  o f   s in g le  m o d alities ,   in clu d in g   f ac ial  ex p r ess io n   [ 9 ] ,   s p ee ch   [ 1 0 ] ,   a n d   elec tr o en ce p h alo g r a p h y   ( EEG )   [ 1 1 ] ,   a n d   th e  m u ltimo d al  ap p r o ac h   [ 1 2 ] – [ 1 4 ]   th at   co m b in es  m u ltip le   f ea tu r es  to   im p r o v e   d iag n o s tic  ac cu r ac y .   Fig u r e  2   illu s tr ates  th e  d if f er en t  u n im o d al  an d   m u ltimo d al  m eth o d s   u s ed   in   th is   s u r v ey .   I n   u n i m o d al  m eth o d s ,   th e  s p ee ch   an d   E E G  ar e  in teg r ate d   with   d ee p   lear n in g   u tili zin g   C NNs   f o r   f ea tu r e  ex tr ac tio n   a n d   a  lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   n etwo r k   ( L STM )   f o r   an aly zin g   th e  p atter n s .   T h ese  m eth o d s   ca p tu r e   b o t h   s p atial  an d   tem p o r al  f ea tu r es  with   im p r o v ed   f ea tu r e  r ep r esen tatio n .   Ho wev er ,   th e  p r im ar y   lim itatio n   o f   u n im o d al  m eth o d s   is   th eir   in ab ilit y   to   h a n d le  m u ltip le  f ea tu r es  f o r   d iag n o s in g   d ep r es s io n .   T h ese  m eth o d s   f ail  to   u tili ze   th e  co m p lete   ca p ab ilit y   o f   C NN,   L STM ,   an d   an y   o th er   d ee p   lear n in g   tech n iq u es.   I n   r ec e n t  y ea r s ,   with   th e  tr en d   to war d s   m u ltimo d ality ,   an   in cr ea s in g   n u m b er   o f   s tu d ies  h av e   co n s id er ed   co m b in in g   o th er   m o d alities ,   esp ec ially   E E G,   s p ee ch ,   f ac ial  ex p r ess io n s ,   an d   ey e  tr ac k i n g .     Mo s t  o f   th e  m u ltimo d al   ap p r o ac h es  r ely   o n   d ed icate d   f ea t u r e  ex tr ac tio n   n etwo r k s   f o r   e ac h   m o d ality .   T h is   p ap er   aim s   to   p r esen t   a  co m p r eh en s iv e  s tu d y ,   f o cu s in g   o n   th e  ad v a n ce m en ts   in   m ac h in e   lear n in g   an d   d ee p   lear n in g - b ased   tech n iq u es f o r   d ep r ess io n   d iag n o s is   th r o u g h   u n im o d al  a n d   m u ltimo d al  m et h o d s .               Fig u r e  1 .   C lass if icatio n   o f   d e p r ess io n   s y m p to m s   Fig u r e  2 .   Dif f e r en t u n im o d al  a n d   m u ltimo d al  f ea tu r es  u s ed   in   d ep r ess io n   d iag n o s is       2.   RE L AT E D  WO RK   T h is   s ec tio n   p r o v id es  a  d etailed   o v er v iew  o f   u n im o d al  an d   m u ltimo d al  m eth o d s   u s ed   f o r   d ep r ess io n   d iag n o s is   u s in g   d ee p   lear n i n g   an d   m ac h i n e  lear n i n g   tech n iq u es .   T h is   co m p r eh en s iv e  a n aly s is   en ab les  a  g o o d   co m p ar is o n   o f   ex is tin g   d ee p   lear n in g   an d   m ac h in e  lear n i n g   ap p r o ac h es  wh ile  r e v ea lin g   th e  g ap   a n d   o p en   r esear ch   ch allen g es  th at  f o r   f u r th er   in v esti g atio n .   Fo r   ea c h   s tu d y ,  we  d is cu s s   th e  f ea tu r es ,  d atasets ,  m eth o d s ,  an d   r esear ch   g ap   as f o llo ws.       2 . 1 .     Unim o da l  m et ho ds   Du   et  a l.   [ 1 5 ]   in tr o d u ce   th e  m u lti - s o u r ce   ch ain   d ep r ess io n   r ec o g n itio n   m o d el   is   a  d ee p   lear n in g   tech n iq u e  d esig n ed   to   r ec o g n ize  d ep r ess io n   u s in g   s p ee ch   an aly s is .   T h is   m o d el  in te g r at es  L STM   n etwo r k s   with   a  o n e - d im e n s io n al  C NN   to   ex tr ac t f ea tu r es r elate d   to   b o th   s p ee ch   p r o d u ctio n   an d   p er c ep tio n .   T h is   m o d el  p r o v id es  a  d ee p   u n d er s tan d in g   ab o u t  v er b al  s ig n s   r elate d   to   r ep r ess io n .   I n   2 0 2 2 ,  R e jaib i  et  a l.   [ 1 6 ]   p r esen t  a   m o d el  th at  d e p en d s   o n   Mel - f r eq u e n cy   ce p s tr al  co e f f icien t  ( MFC C )   an d   a  d ee p   lear n i n g   n eu r al  n etwo r k   m o d el.   T h is   s y s tem   u s ed   L ST M   m o d u les  to   d er iv e  ad v a n ce d   tem p o r al  f ea tu r es  f r o m   s p ee ch ,  allo win g   f o r   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Un imo d a l a n d   mu ltimo d a l te c h n iq u es fo r   d ep r ess io n   d ia g n o s is :   a   co mp r eh en s ive  s u r ve y   ( S w a th y  Ja ya s r ee )   1949   id en tific atio n   o f   d e p r ess iv e  s ig n als.  I n itially ,   th e  au d io   s eg m en ts   ar e  p r o ce s s ed   with   MF C C s   to   id en tify   th e  f r eq u e n cy .   T h is   m o d el  p r esen ts   a  tim e - o r ien ted   ap p r o ac h   th at  s u cc ess f u lly   f etch es  th e   s p ee ch   f lu ctu atio n s   t o   d ep r ess iv e  co n d itio n s .   Ku m ar   et  a l.   [ 1 7 ]   i n tr o d u ce   a  d ee p   l ea r n in g   s y s tem   th at  c o m b in es   a  m o d if ie d   v is u al   g eo m etr y   g r o u p   ( VGG ) - 1 6   m o d el ,  L STM ,  a n d   f ast  Fo u r ier   tr an s f o r m   ( FF T )   to   id en tify   s tr ess   in   v o ice  wav ef o r m s .   FF T   is   u s ed   to   ca p tu r e  ch a n g es  r elate d   to   s tr ess   b y   s p litt in g   th e  v o ice  in to   its   f r eq u e n cy   co m p o n en ts .   L STM   g iv es  a  b etter   co n tex tu al  an al y s is   b y   tem p o r al  f ea tu r es   an d   M el - f ilter b an k   r ep r esen tatio n s .   T h e   VGG1 6   ar ch itectu r e  is   th en   u s ed   t o   class if y   th ese  ch ar ac ter is tics ,  im p r o v in g   th e   ac cu r ac y   o f   d i f f er en tiatin g   s tr ess - r elate d   s p ee ch   p atter n s .   Sar d ar i  et  a l.   [ 1 8 ]   p r esen t  a  m o d el  C NN - b ased   au to en co d er .   T h is   m o d el  au t o m atica lly   f etch es  im p o r tan t f e atu r es  f r o m   s p ee c h   an d   r ed u ce s   th e  m an u al  ef f o r t.  T h is   m o d el  allo ws th e  au to e n c o d er   to   r etr iev e  d e p r ess iv e  p at ter n s   f r o m   t h e  s p ee ch .   Srim ad h u r   a n d   L alith a   [ 1 9 ]   i n tr o d u ce   a  c o m b in e d   m o d el  u s in g   a  C NN  an d   an   en d - to - en d   C NN.   C NN  wo r k s   wi th   s p ec tr o g r am s   to   ex tr ac t  th e  v is u al  r ep r esen tatio n   o f   s p ee ch ;  th e  en d - to - en d   C NN  an aly ze s   th e  s p ee ch   in p u t.  Fo r   f etch in g   f ea tu r es ,  b o t h   tech n iq u es  u s e  co n v o lu tio n al  lay er s   an d   m ax - p o o lin g   lay e r s .   T h is   m o d el  g iv es  a  d is ad v an tag e ,   s u ch   as  v ar iatio n s   in   s p ea k er   v o lu m e  th at  im p ac t  s p ec tr o g r am - b ased   m eth o d s .   Yin   et  a l.   [ 2 0 ]   p r o p o s e  a  s p ee ch - b ased   m o d el   th at  is   th e  in teg r atio n   o f   a  t r an s f o r m er   with   a   co n cu r r en t  C NN.   T h is   m o d el   u s es  two   tech n iq u es  o f   lo w - lev el  MFC C   attr ib u tes ,  s u ch   as  th e  tr an s f o r m er   s tr ea m   an d   th e   p ar allel  C NN.   T h e  tr an s f o r m er   s tr ea m   u s es  lin ea r   atten tio n   to   f etch   th e  lo n g - r an g e  tem p o r al   f ea tu r es  an d   th e   p ar allel  C NN  f etch es   lo ca lized   au d ib le  f ea tu r es.   T h e  o u tp u t  f r o m   th es e  m o d u les  is   p ass ed   th r o u g h   d en s e  a n d   So f tMa x   la y er s   f o r   class if icatio n .   T h is   in t eg r ated   a r ch itectu r e   p er m its   th e  m o d el   to   ca p tu r e   b o th   g lo b al  an d   lo ca l  s p ee ch   f ea tu r es  ass o ciate d   with   d ep r ess io n .   R o m er o   an d   An to lín   [ 2 1 ]   p r esen t  a n   en s em b le  C NN   f r am ewo r k   f o r   d etec tin g   d ep r ess io n   au to m a tically   th r o u g h   s p ee c h   an aly s is .   T h e  s y s tem   u s es   lo g - s p ec tr o g r am s   ex tr ac te d   f r o m   f o u r - s ec o n d   a u d io   clip s   t o   s u cc ess f u lly   ca p tu r e  v o ca l  t r aits   r elate d   to   b o th   f r eq u e n cy   an d   tem p o r al  f ea tu r es.  A  s er ies   o f   C NN   m o d els  is   tr ain ed ,  an d   th ese  o u tp u ts   ar e  co m b in ed   u s in g   en s em b le  av er a g in g   m eth o d s .   I n   2 0 2 1 ,  Das  an d   Nask ar   [ 2 2 ]   p r o p o s e  a   d ee p   lear n in g   m o d el  th at  in te g r ates  MFC C   f ea tu r e  ex tr ac tio n   wit h   s p ec tr o g r a m   an aly s is ,  wh ic h   is   p r o ce s s ed   th r o u g h   a  s p ec tr o   C NN .   T h e  n o is e  f ilter in g   an d   s eg m en tatio n   ar e  u s ed   f o r   p r e - p r o ce s s in g   th e  in p u t.  T h e  o u tp u ts   f r o m   th e  MFC C   an d   s p ec tr o g r am   a r e  th en   f ed   in to   th e  n eu r al  n etwo r k   n am ed   d o   n o t  d is tu r b   n etwo r k   ( DND Net )   to   p er f o r m   th e   b in ar y   class if icatio n .     Z h u   et  a l.   [ 2 3 ]   in tr o d u ce   a  g r a p h - o r ie n ted   m o d el  u s in g   a  g r a p h   co n v o lu tio n al  n etwo r k   ( G C N)   ca lled   th e  g r ap h   in p u t  lay er   atten tio n   co n v o lu tio n al  n etwo r k .   E E G  r ec o r d in g s   f r o m   th e  1 2 8 ‑ ch an n el  Hy d r o C el   Geo d esic  Sen s o r   Net   ( HC GSN) .   I m p o r tan t   f ea tu r es  s u ch   a s   s p ec tr al  co m p lex ity   a n d   d en s ity   wer e  ex tr ac te d   f r o m   1 0 5   elec tr o d es.  T h e   f in al  d esig n   c o n s is ts   o f   two   GC N  lay er s   with   leak y   r e ctif ied   lin ea r   u n it   ( L ea k y R eL U )   a c t i v a t i o n ,  b a t ch   n o r m a l i z a t i o n ,  a n d   a   d e n s e   o u t p u t   l a y e r   f o r   f i n a l   cl a s s i f ic a t io n .   W a n g   e t   a l .   [ 2 4 ]   p r o p o s e  a  m u lti - task   ap p r o ac h ;  th is   m o d el   u s es  FFT ,   C NN ,   an d   tr a n s f o r m er   en c o d er s   to   i d en tify   s p ec tr al   an d   tem p o r al  ch a r ac ter is tics .   L i  et  a l.   [ 2 5 ]   p r esen t  a   m o d el   f o r   d iag n o s in g   d ep r ess io n   u s in g   E E G;  f u zz y   la b elin g   is   u s ed   f o r   f ea tu r e   s elec tio n .   T h e  b r ain   f u n ctio n al  c o n n ec ti v ity ,   u tili zin g   th e   p h ase   lag   i n d ex   ( PLI )   g iv es  th e   r elatio n s h ip s   b etwe en   ch a n n e ls   in   E E G  d ata.   A  p r o ject  m atr ix   is   u s ed   to   r e d u ce   t h e  d i m en s io n ality   o f   th e   f ea tu r e ,  an d   a  s p ar s e  r eg r ess io n   m o d el  id e n tifie s   th e  d if f er e n t  f ea tu r es.  A  SVM  is   u s ed   f o r   f in al  class if icatio n .   Sh ao   et  a l.   [ 2 6 ]   p r o p o s e  a  s y s tem   b ased   o n   a  d ec en tr alize d   an d   ce n tr alize d   lea r n in g   s tr u ctu r e.   T h is   m o d el  co n s is ts   o f   two   m ai n   c o m p o n en ts :  R eg io n alC alcu latio n Net  an d   Glo b alC alcu latio n Net.   I n   th e   f ir s t  m o d u le ,  E E G  ch an n els  ar e  class if ied   b ased   o n   b r ain   r eg i o n s ,  an d   s p a tial  f ea tu r es  ar e  ex tr ac ted   u s in g   tar g eted   atten tio n   an d   co n v o lu tio n al  m eth o d s .   T h ese  f ea tu r es  ar e  th en   g iv en   to   th e  Glo b alC alcu latio n Net ,  wh ich   u s es  a    m u lti - h ea d   atten tio n   m ec h a n is m   to   id en tify   s p atio - tem p o r al  r elatio n s h ip s   o v er   th e  b r ain .   Re n   a n d   S o n g   [ 2 7 ]   p r e s e n t  a   g r a p h - b a s e d   m o d e l   f o r   c o l l e cti n g   E E G   r e c o r d i n g s   f r o m   1 2 8 - c h a n n e l s .   T h i s   m e t h o d   i n v o l v e s   c o n v e r tin g   E E G   s i g n a ls   i n t o   b r a i n   n e tw o r k s   a t   b o t h   i n d i v i d u a l   a n d   g r o u p   l e v e l s   b y   u s i n g   d i f f e r e n t   e n t r o p i es   al o n g   w it h   g r a p h - t h e o r e t i c a l  a n a l y s is .   A  d e d i c a t e d   d e e p   le a r n i n g   m o d e l   c a ll e d   p h y s i c s - i n f o r m e d   g r a p h   a t t e n t i o n   n e t wo r k   ( P - I - GAT ) ,  w h i c h   i s   b a s ed   o n   g r a p h   a t t e n t i o n   n e t w o r k s   ( G A T ) ,  i n t e g r a t e s   m u l t i - r h y t h m i c   s p a ti a l   a tt r i b u t e s   f r o m   t h e s e   b r a i n   n e t w o r k s .   T h i s   d e s i g n   a ll o w s   f o r   s t r o n g   c l a s s i f i c a ti o n   p e r f o r m a n c e   b y   c a p t u r i n g   n a r r o w   s p a t i o t e m p o r al   E E G   p a t t e r n s   t h a t   d e p e n d   o n   d i f f e r e n t   l e v e l s   o f   d e p r e s s i o n .   H o u   e t   a l .  [ 2 8 ]   p r o p o s e   a   d e ep   l e a r n i n g   a r c h it e c t u r e   ca l l e d   t h e   l i g h tw e i g h t   c o n v o l u ti o n a l   t r a n s f o r m e r   n e u r a l  n e t w o r k   ( L C T N N )   a i m e d   at   r e c o g n i z i n g   d e p r e s s i o n   t h r o u g h   E E G   d a t a .   T h e   a r c h i t e ct u r e   c o n s is ts   o f   f o u r   d i f f e r e n t   e l e m e n ts :   t h e   c h a n n e l   m o d u l a t o r ,   w h i c h   u s e s   H jo r t h   p a r a m e t e r s   t o   m o d i f y   t h e   w e i g h ts   o f   E E G  c h a n n e l s ;   t h e   t e m p o r a l - s p a t ial   e m b e d d i n g ,  w h i c h   g i v e s   d e t a i l e d   t e m p o r a l   a n d   s p a ti a l   d e t a i ls .   T h e   s p a r s e   a t t e n t i o n ,  w h i c h   a m p li f i es   c o m p u t a t i o n a l   e f f ic i e n c y ,   a n d   t h e   a t t e n t i o n   p o o l ,   w h i c h   e l i m in a t e s   non - d o m i n a n t  f e a t u r e s .   R a f i e i   et   a l .   [ 2 9 ]   p r o p o s e   a   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l   f o r   t h e   p r e d i c t i o n   o f   M D D   u s i n g   E E G   s i g n a l s .   T h is   m o d e l   i s   b a s e d   o n   t h e   I n c e p t i o n T i m e   a r c h i t e c t u r e ,  i n c o r p o r a t i n g   s i x   i n c e p t i o n   m o d u l e s ,  in t e g r a t i n g   b o t t l e n e ck   l a y e r s ,  a n d   e m p l o y i n g   f i l te r   l en g t h s   o f   1 0 ,  20 ,   a n d   4 0   t o   c a p t u r e   b o t h   s h o r t - t e r m   a n d   l o n g - t e r m   f e a t u r e s .   T o   i m p r o v e   i n p u t   f e at u r e s ,  a   t h r ee - s t e p   E E G   c h a n n e l   s e l ec t i o n   m e t h o d ,   c o n s i s t i n g   o f   m ea n   a b s o l u t e  d i f f e r e n c e  ( M A D ) ,  c o r r e l a ti o n   c o e f f i c i e n t  a n a l y s is ,  a n d   b a c k w a r d   e l i m in a t i o n ,   i s   i m p l e m e n t e d .   S e a l   et   a l .   [ 3 0 ]   p r e s e n t   a   m o d e l   t o   d i a g n o s e   d e p r ess i o n   f r o m   E E G   d a t a .   T h i s   m o d el   i s   t h e  c o m b i n a t i o n   o f   f i v e  d i f f e r e n t   c o n v o l u t i o n a l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 :  1 9 4 7 - 1 9 5 4   1950   b l o c k s   t h at   ca p t u r e   s p a t i al - t em p o r a l   f e a t u r es   f r o m   d i f f e r e n t   n o d e s .   I n   t h e  c l as s i f i c at i o n   p r o c e s s ,   t h is   m o d el  p r o v i d e d   t h e   d i f f e r e n t   b r a i n   a c t i v i t y - r e l at e d   h e m i s p h e r ic   a s y m m e t r i e s .   L i u   e t   a l .   [ 3 1 ]   i n t r o d u c e d   a   g r a p h   b a s e d   m e t h o d   t h a t   c o m b i n e s   t h e   tim e   f r e q u e n c y   c o m p l e x i t y   w i th   s p a t i a l   t o p o l o g i e s .   T h is   m o d e l   d i v i d e s   t h e   E E G   s i g n a ls   i n t o   d i f f e r e n t   f r e q u e n ci e s ,   s u c h   a s   d e lt a ,  t h e ta ,  a l p h a ,   f o r   f e t c h i n g   d i f f e r e n t   e n t r o p y   a t t r i b u t e s .   T h es e  f e a t u r e s   a r e   p r e p r o c es s e d   t h r o u g h   a  b i d i r e c t i o n a l   l o n g   s h o r t - t e r m   m e m o r y   ( B i - L S T M )   n e tw o r k   t o   u n d e r s t a n d   a b o u t   t h e   t e m p o r a l   p a t t e r n s .   T h e   b r a i n   g r a p h s   a r e   c r e a t e d   u s in g   P e a r s o n   c o r r e l a t i o n   t ec h n i q u e s .   B o t h   s p a t i al   a n d   t e m p o r a l   r e p r e s e n ta t i o n s   a r e   th e n   i n p u t   i n t o   a   g r a p h   c o n v o l u t i o n   n e t w o r k   t o   d i a g n o s e   t h e  d e p r e s s i o n   r el a t e d   s i g n s .   Z h a n g   e t  a l .   [ 3 2 ]   p r es en t   a   c o m b i n e d   n e u r a l   n et w o r k   m o d e l   is   t h e   i n t e g r a t i o n   o f   2 D - C NN   w i t h   L S T M  n e t w o r k s .   T h is   m o d e l   e n a b l es   th e   s y s te m   t o   f e t c h   b o t h   s p at i al   a n d   t e m p o r a l   p a t t e r n s   f r o m   E E G   s i g n a ls .     C h u n g   et  a l.   [ 3 3 ]   p r o p o s e  a  m o d el  th at  u s es  a  m o b ile  ap p licatio n   to   ac ce p t   th e  E E G  s i g n als  f r o m     5 7   in d i v id u als  d u r in g   1 0 - m i n u te  s ess io n s .   T h e  E E G  s ig n al  is   d iv id ed   in to   eig h t  s u b - b an d s ,   an d   ea ch   b an d   is   u s ed   to   tr ain   a  n eu r al  n etwo r k   b ased   o n   L STM .   T h ese  tec h n iq u es  ar e  in te g r ated   th r o u g h   a  two - tier   m o d el ,   s u ch   as  a  co m b in ed   n etwo r k   an d   m u ltip le  lin ea r   r eg r ess io n .   T h e  co m b in ed   n etwo r k   t h at  was  tr ain ed   o n   d if f er en t  co m b in atio n s   o f   b an d s   an d   m u ltip le  lin ea r   r eg r ess io n   is   u s ed   to   co m b in e  o u tp u t s   f o r   class if icat io n .   Hu   et  a l.   [ 3 4 ]   p r esen t  a  m o d el  th at  u s es  f ac ial  ex p r ess io n s   f r o m   6 2   i n d iv id u als.   L o ca l  f ac e  r ec o n s tr u ctio n   tech n iq u e  is   u s ed   to   id en tify   th e  f ac ial  r eg io n s   o f   in ter est .   T h ese  r eg io n s ,  th e  m o d el  d e r iv ed   m ain   f ea tu r es  s u ch   as  lo ca l   p h ase   q u a n tizatio n   o n   th r ee   o r th o g o n al  p l an es ,  ac tio n   u n it   ( AU )   in ten s ity ,   a n d   m e asu r em en t   o f   h ea d   m o v em en ts .   T h ese  attr ib u tes  ar e  th en   in p u t  in to   a  SV M  class if ier   to   d if f er en tiate  d ep r ess iv e  p r o p e r ties .  Pan   et  a l.   [ 3 5 ]   p r o p o s e  a  d ee p   lear n in g   m o d el  n am ed   t h e  s p atial - tem p o r al   atten tio n   ( STA)   d ep r ess iv e   r ec o g n itio n   n etwo r k   f o r   id en ti f y in g   d ep r ess io n   u s in g   f ac ial  ex p r ess io n s .   T h is   m o d el  u s es  th e  STA  tech n iq u e   to   cr ea te  p ix el - lev el  atten tio n   v ec to r s   to   g et  b o th   f ac ial  an d   s p ec if ic  p atter n s .   L i   et  a l.   [ 3 6 ]   p r esen t   a  m eth o d   with   two   f ea tu r es:  f ir s t  is   th e  d u al  s ca le  co n v o l u tio n al  m o d u le   ( DSC M) ,  to   ca p tu r e  m u lti - s ca le  f ac ial  f ea tu r es.   T h is   m o d el   im p lem en ts   3 ×3   a n d   5 ×5   c o n v o lu tio n s   a n d   th e  ad ap tiv e  c h an n el   atten tio n   m e ch an is m   ( AC AM ) ,  wh ich   h ig h lig h ts   ch an n el  f e atu r es  u s in g   a  lear n in g   p o o l in g   ap p r o ac h   to   im p r o v e  s el ec tiv e  ca p ab ilit ies.     L ee   an d   Par k   [ 3 7 ]   p r o p o s e  a   m o d el  u s in g   a  r eg io n - b ased   C NN .   T h is   s y s tem   co llects  f ac ial  im ag es  with   ey e   an d   lip   r eg i o n s   v ia  a  ch atb o t  in ter f ac e.   T h ese  im ag es  ar e  p r o ce s s ed   to   id en tify   p r ec is e  s h i f ts   in   f ac ial  s ig n als   th at  ar e  r elate d   to   d e p r ess io n .   R ajaw at  et  a l.  [ 3 8 ]   p r esen t   a  h y b r id   m o d el  th at   co m b i n es  f u zz y   lo g ic   with   d ee p   lear n in g .   T h is   m o d el   u s es  a   3 D - C NN  to   f etch   s p atio - te m p o r al   f ea tu r es   f r o m   v i d eo   f r am es.   T o   av o i d   am b ig u ity   p r esen t  in   f ac ial  s ig n als ,  a  f u zz y   lo g ic  lay er   is   co m b in ed   in to   d ee p   lear n in g   f ea tu r es.  A  b r ief   o v er v iew  o f   s elec ted   s tu d ies r eg ar d in g   d ep r ess io n   d iag n o s is   u s in g   u n im o d al  m eth o d s   is   p r o v id ed   i n   T ab le  1 .     2 . 2 .     M ultim o da l t ec hn iqu es   W an g   et  a l.   [ 3 9 ]   in t r o d u ce   a   m u ltimo d al  f ea t u r e  p e r ce p ti o n   an d   m u ltip le  cr o s s - atten tio n   f u s io n ,   wh ich   is   a  h y b r id   m o d el  d esig n ed   f o r   th e   d iag n o s is   o f   d ep r e s s iv e  ep is o d es.  T h e  s y s tem   an aly ze s   f ac ial  v id eo ,   au d io ,   a n d   f u n ctio n al  n ea r ‑ in f r ar ed   s p ec tr o s co p y   ( f NI R S )   d ata  co llected   u n d er   co n s is ten t  in ce n tiv e  task s .   Fo r   v id eo   in p u t,   a   m u lti - s ca le  C NN  p air ed   with   a   g ate d   r ec u r r e n t  u n it   ( GR U )   is   u tili ze d   to   ex tr ac t  s p atio tem p o r al   b eh av io r al  c h ar ac ter is tics ;  th e  au d io   d ata  is   tr an s f o r m e d   in to   Me l - s p ec tr o g r am   h ea tm ap s   an d   p r o ce s s ed   b y   a   v is io n   tr an s f o r m er   t o   ca p tu r e  tem p o r al - s p ec tr al  p r o s o d y ;   an d   th e  f NI R S  s ig n als  ar e  in ter p r eted   u s in g   a     m u lti - ch an n el   C NN  to   id e n tif y   n e u r o p h y s io lo g ical   p atter n s .   T h ese  f ea t u r es  s p ec if ic   to   ea c h   m eth o d   ar e  f u s ed   th r o u g h   a  tr an s f o r m e r - b ase d   cr o s s - atten tio n   m ec h an is m ,   wh ich   d y n am ically   ali g n s   an d   co m b in es    cr o s s - m o d al  d ep e n d en cies f o r   a  s em an tically   en h an ce d   r e p r e s en tatio n .   Z h an g   et  a l.   [ 4 0 ]   p r esen t a n   in n o v ativ e   ap p r o ac h   f o r   i d en tify in g   d e p r ess io n   th at  c o m b in es  h y b r id   f u s io n   tech n iq u es  with   ad ap tiv e  atten tio n   m ec h an is m s .   T h e   m u ltimo d al  en co d i n g   n etwo r k   ar c h i tectu r e  an aly ze s   f ac ial  v id eo   f r a m es,  au d io   s p ec tr o g r am s ,   an d   MFC C   f ea tu r es  th r o u g h   th r ee   d e d icate d   b r an ch es  u s in g   C NNs  an d   B i - L STM s   to   ex tr ac t   s p atio tem p o r al  p atter n s .   T h e  f ac ial  attr ib u tes  ca p tu r e   m icr o - ex p r ess io n s   an d   th e   tem p o r al   d y n am ics  p r esen t  in   v id eo   f r a m es,  wh ile  th e  au d io   b r an ch es  co n ce n tr ate  o n   s p ee ch   p atter n   s ig n als  u s in g   MF C C s   an d   em o tio n al   p atter n s   d er iv e d   f r o m   s p ec tr o g r am s .   T h e   o u tp u t  f r o m   ea ch   m eth o d   co n tr ib u tes  to   a  d y n am ic  f u s io n   v ia  th e   atten tio n   d ec is io n   f u s io n   ( ADF)   m o d u le,   wh ich   a d ap tiv ely   weig h s   th e  p r ed ictio n s   s p ec if i c  to   ea ch   m o d el  f o r   ef f ec tiv e  in teg r atio n .   T h is   h y b r id   m eth o d   u s es  tar g eted   f e atu r e  r ep r esen tatio n s   with o u t  i n c r ea s in g   th e  d ataset   s ize  an d   alig n s   s em an tic  d ep e n d en cies th r o u g h   atten tio n   m e ch an is m s .     Z h u   et  a l.   [ 4 1 ]   p r o p o s e  a  m u ltimo d al  tr an s f o r m er   n etwo r k   ( MT Net)   f o cu s ed   o n   d etec tin g   m ild   d ep r ess io n   b y   co m b in in g   E E G  an d   ey e - tr ac k in g   in f o r m atio n .   T h is   m o d el  em p l o y s   s tatis ti ca l  f ea tu r es,  Hjo r th   p ar am eter s ,   a n d   n o n lin ea r   d escr ip to r s   d e r iv ed   f r o m   E E G   s ig n als,  to g et h er   with   ey e - tr ac k in g   m etr ics  s u c h   as   f ix atio n   d is tr ib u tio n ,   ar ea   o f   in ter est  ( AOI )   s am p le  p er ce n tag es,  an d   f ix atio n   d u r atio n .   F ea tu r es  s p ec if ic  to   th ese  m o d alities   ar e  e n co d e d   an d   f u s ed   th r o u g h   a   tr an s f o r m er - b ased   s tr u ct u r e,   w h ich   ca p tu r es  d ep e n d en cies  b o th   with in   an d   b etwe en   t h e  m o d alities .   MT Net  u s es  ad ap tiv e  f u s io n   wh ile  k ee p in g   t h e  d ataset  s ize  co n s tan t,   an d   its   d esig n   f o cu s es  o n   ac h iev in g   s em an tic  alig n m en t  b e twee n   n eu r o p h y s io lo g ical  an d   b eh av io r al  s ig n als   f o r   m o r e  ac cu r ate  class if icatio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Un imo d a l a n d   mu ltimo d a l te c h n iq u es fo r   d ep r ess io n   d ia g n o s is :   a   co mp r eh en s ive  s u r ve y   ( S w a th y  Ja ya s r ee )   1951   Ud d in   et  a l.   [ 4 2 ]   in tr o d u ce   a  co m p r e h en s iv e  m u ltimo d al   n etwo r k   d esig n ed   f o r   esti m atin g   th e  s ev er ity   o f   d e p r ess io n   au to m atica lly ,   m er g in g   v id eo - b ased   f ac ial  m o v em en ts   with   ac o u s tic  ch ar ac ter is tics .   T h e  f ac ial  f ea tu r es  ar e   ex tr ac ted   u s in g   th e  I n ce p tio n - R esNet - V2   m o d el,   wh ile  t h e  in n o v ativ e  v o lu m e  lo ca l   d ir ec tio n al  s tr u ctu r al  p atter n   d escr ip to r   ca p tu r es c h an g es o v e r   tim e.   Fo r   th e  p er ce p tib le  co m p o n e n t,  th e  m o d el   u s es  a  1 D  r esid u al   C NN  to   i d en tify   l o ca l  ac o u s tic  p atter n s   f r o m   an   e n co d e r - d ec o d er   Bi - L STM   to   an aly ze   tem p o r al  s p ee ch   ch a r ac ter is tics .   B o th   f ea tu r es  ar e  s u m m ar ized   th r o u g h   tem p o r al  atten t iv e  p o o lin g ,   wh ich   g iv es  im p o r tan t  tem p o r al  s eg m en ts   an d   ar e  co m b i n ed   u s in g   m u ltimo d al  f ac to r ized   b ilin ea r   p o o lin g   t o   s m o o t h   cr o s s - m o d al  in ter ac tio n .     J in   et  a l.   [ 4 3 ]   p r o p o s e  a  m o d e l  th at  in teg r ates  f ac ial  an d   a u d io   s ig n als  f o r   d e p r ess io n   d iag n o s is .   T h e   f ac ial  v id eo   co m p o n en t  in co r p o r ates  a  s p atio - tem p o r al  n e two r k   th at  in clu d es  an   atten tio n   m ec h an is m   to   ca p tu r e  b o th   g lo b al   an d   lo ca l  p atter n s .   Attr ib u tes  f r o m   t h e  au d io   a r e  o b tain ed   u s in g   MF C C ,   wh ich   ar e  th e n   co n v er ted   in to   g r ap h s   an d   p r o ce s s ed   with   a  GC N   in   co m b in atio n   with   L STM .     Hem alath a  et  a l.   [ 4 4 ]   in tr o d u ce   a  m o d el  f o r   d iag n o s in g   d e p r ess io n   u s in g   s p ee ch   an d   ey e - tr ac k in g   f ea tu r es.  T h e  ey e  tr ac k in g   f ea tu r es  g iv e  b eh a v io r al  c u es  with   s p atial  an d   tem p o r al  asp ec ts .   Sp ee ch   f ea tu r es   ar e  ca p tu r ed   u s in g   MFC C   al o n g   with   r h y th m ic  m ar k er s   s u ch   as  p itch   an d   d u r atio n   to   ca p tu r e  em o tio n al   v ar iatio n s .   T h is   s y s tem   u s es  a   m u ltimo d al   C NN  u s in g   an   SVM  class if ier   f o r   an aly zin g   s p ee ch   f ea tu r es  an d   XGBo o s t f o r   d eter m in in g   ey e  tr ac k in g   f ea t u r es.    Ku m ar   et  a l.   [ 4 5 ]   p r esen t  a  m u ltimo d al  m eth o d   f o r   d iag n o s in g   d ep r ess io n ,   in clu d i n g   v i d eo ,   au d io ,   an d   tex tu al  d ata.   Sp atial  an d   tem p o r al  f ea tu r es  ar e  ex tr ac ted   u s in g   a  m u ltit ask   ca s c ad ed   co n v o lu tio n al   n etwo r k   a n d   R esNet - 1 8 .   Au d i o   s p ec to g r am s   ar e   g en er ate d   with   L ib r o s a  a n d   e n co d e d   u s in g   R estNet - 1 8 .   E ac h   d ata  is   p r o ce s s ed   th r o u g h   d ed icate d   n etwo r k s   s u ch   as  C NN ,   R NN,   t r an s f o r m er ,   an d   m u lti  lay er   p er ce p tr o n   ( ML P) .   So liem an   an d   Pu s to ze r o v   [ 4 6 ]   p r esen t  a  d ee p   lear n in g   m eth o d   th at  u s es  b o th   tex t  an d   au d io .   T h e   tex tu al  d ata  is   p r o ce s s ed   th r o u g h   n atu r al  lan g u ag e  p r o ce s s in g   ( NL P),   th en   p ass ed   th r o u g h   C NN  an d   L STM   t o   m ain tain   s em an tic  an d   s eq u e n tial  f ac to r s .   A  b r ief   o v er v iew  o f   s elec ted   s tu d ies  r eg a r d in g   d ep r ess io n   d iag n o s is   u s in g   m u ltimo d al  m eth o d s   is   p r o v id e d   in   T a b le  2 .       T ab le  1 .   Su m m a r y   o f   d e p r ess io n   d iag n o s is   u s in g   th e  u n im o d al  m eth o d   S l .   N o   F e a t u r e s   D a t a s e t   M e t h o d   R e se a r c h   g a p   1.   S p e e c h   D A I C - W O Z,   M O D M A   [ 1 5 ]   C N N + LST M   O v e r r e l i a n c e   o n   p e r c e p t i o n   f e a t u r e s   D A I C - W O Z,   R A V D ESS ,   AVi - D  [ 1 6 ]   LSTM + Tr a n sf e r   l e a r n i n g   S e n s i t i v e   t o   n o i s y   o r   i n f o r mal   sp e e c h   S EM A I N E  [ 1 7 ]   F F T+ LST M + V G G - 16   C o m b i n e s  a l l   e m o t i o n a l   s t a t e s   i n t o   “ st r e ss ”   D A I C - W O Z  [ 1 8 ]   C N N - A E+ S V M   M a n u a l   f e a t u r e s  st i l l   c o mm o n :   o v e r f i t t i n g   r i s k   D A I C - W O Z,   A V EC   [ 1 9 ]   S p e c t r o g r a m - b a s e d   C N N   a n d   e n d - to - e n d   C N N   P o o r   h a n d l i n g   o f   s e v e r i t y   l e v e l s   D A I C - W O Z,   M O D M A   [ 2 0 ]   Tr a n sf o r mer+ C N N   H i g h   c o m p u t a t i o n a l   c o s t   D A I C - W O Z  [ 2 1 ]   C N N + E n sem b l e   a v e r a g i n g   P r i v a c y   a n d   r e s o u r c e   c o n c e r n s   D A I C - W O Z,     R A V D ESS ,   M O D M A   [ 2 2 ]   C N N + D e n se  n e t w o r k   C r o ss - c u l t u r a l   t e st i n g   n e e d e d   2.   EEG   P r i v a t e   EEG   [ 2 3 ]   G I C N   w i t h   f u n c t i o n a l  co n n e c t i v i t y   Lo n g - r a n g e   EEG   c o n n e c t i o n   i s   mi ss e d   M u mt a z   2 0 1 6 ,   A r i z o n a   2 0 2 0   [ 2 4 ]   C N N   F F T   +   t r a n sf o r m e r   +   C o n t r a st i v e   t a s k   F o c u se d   o n l y   o n   M D D   v s  h e a l t h y   M O D M A   [ 2 5 ]   S p a r se   r e g r e ssi o n + S V M   R e l i e s   o n   h a n d c r a f t e d   f e a t u r e s   P r i v a t e   EEG   ( L a n z h o u )   [ 2 6 ]   R e g i o n a l N e t + G l o b a l N e t   w i t h   a t t e n t i o n   F i x e d   g r o u p i n g   m a y   mi ss   v a r i a b i l i t y   M O D M A   [ 2 7 ]   P - I - G A T  f o r   d e p r e ss i o n   g r a d i n g   La c k s m u l t i mo d a l   c l i n i c a l   f e a t u r e s   M P H C ,   p r i v a t e   EEG   [ 2 8 ]   LC TN N   w i t h   s p a r se  a t t e n t i o n   mo d u l e s   F a i l s   t o   r e c o r d   E EG   d y n a m i c s   M u mt a z 2 0 1 7   [ 2 9 ]   I n c e p t i o n T i m e   w i t h   c h a n n e l   sel e c t i o n   N o   s p a t i a l   E EG   m o d e l i n g   P H Q - l a b e l e d   EEG   [ 3 0 ]   C N N + P o o l i n g + D e n se  l a y e r s   N e e d s   l i g h t w e i g h t   m o d e l s   f o r   w e a r a b l e s   M O D M A   [ 3 1 ]   Ti me - f r e q u e n c y + s p a t i a l   g r a p h   f u si o n   N e e d s   e x p l a i n a b l e   A I   f o r   c l i n i c i a n s   M O D M A   [ 3 2 ]   2D - C N N + LST M + D r o p o u t   La c k s  i n t e r p r e t a b i l i t y   f o r   c l i n i c i a n s   S i n g l e - c h a n n e l     ( c u st o m   d a t a set )   [ 3 3 ]   LSTM + 2 - t i e r   M LR   e n sem b l e   B a n d - w i s e   m o d e l   c o m p l e x i t y ,   e x p l a i n a b i l i t y   g a p s   3.   F a c i a l   e x p r e ss i o n   P r i v a t e   d a t a s e t   [ 3 4 ]   R O I   f a c e   r e c o n st r u c t i o n + S V M   R e l i e s   o n   h a n d c r a f t e d   f e a t u r e s   A V EC   2 0 1 3 / 2 0 1 4   [ 3 5 ]   S TA   mec h a n i sm+ R e sN e t   La c k s m u l t i mo d a l   i n p u t s   C u s t o m  d a t a se t   [ 3 6 ]   D u a l - s c a l e  C N N + C h a n n e l   a t t e n t i o n   U n i m o d a l   l i mi t a t i o n s   P r i v a t e   d a t a s e t   [ 3 7 ]   F a st   R - C N N   S i n g l e - f r a me  a n a l y si s ,   n o   m u l t i m o d a l   d a t a   C u s t o m  d a t a se t   [ 3 8 ]   3D - C N N + F u si o n   f u z z y   l a y e r   S t a t i c   f u z z y   r u l e s ,   u n i mo d a l   s c o p e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 :  1 9 4 7 - 1 9 5 4   1952   T ab le  2 .   Su m m a r y   o f   d e p r ess io n   d iag n o s is   u s in g   m u ltimo d a l m eth o d s   S l .   N o   F e a t u r e s   D a t a s e t   M e t h o d   R e se a r c h   g a p   1   V i d e o ,   a u d i o ,   a n d   f N I R S   C u s t o m  d a t a se t   [ 3 9 ]   C N N   +   G R U ,   V i T,   a n d   Tr a n sf o r mer   f u si o n   N o t   c o n s i d e r e d   t h e   p o ssi b l e   i n f l u e n c e   o f   i n d i v i d u a l   d i f f e r e n c e s  i n   t h e   n e u r o p h y s i o l o g i c a l   r e a c t i o n s   2   F a c i a l   v i d e o   f r a mes   a n d   a u d i o   A V EC 2 0 1 3     a n d   A V E C 2 0 1 4   [ 4 0 ]   C N N   +   Bi - LS TM   +   A t t e n t i o n   f u si o n   N o   n e u r o p h y s i o l o g i c a l   s i g n a l s   3   EEG   a n d   e y e   t r a c k i n g   C u s t o m  d a t a se t   [ 4 1 ]   Tr a n sf o r mer - b a se d   f u si o n   La c k s m u l t i mo d a l   g r a n u l a r i t y   4   A u d i o   a n d   f a c i a l   v i d e o   A V EC 2 0 1 3     a n d   A V E C 2 0 1 4   [ 4 2 ]   I n c e p t i o n R e sN e t   +     1D - C N N   +   B i - LST M   La c k s m u l t i mo d a l   g r a n u l a r i t y   5   f a c i a l - v i d e o   a n d   a u d i o   E - D A I C   [ 4 3 ]   TSN e t   +   G C N   +   LSTM   B i n a r y   o n l y ,   l a c k s  mu l t i mo d a l   g r a n u l a r i t y   6   S p e e c h   a n d   e y e   C u s t o m  d a t a se t   [ 4 4 ]   C N N   +   S V M   +   X G B o o st   Ey e   mo v e m e n t   a n d   u n i f i e d   t e m p o r a l   mo d e l i n g   a c r o ss  EEG ,   w h i c h   l i mi t s   i t s  a b i l i t y   t o   c a p t u r e   c o mp r e h e n s i v e   e mo t i o n a l   d y n a m i c s   in   r e a l - t i me   si t u a t i o n s   7   S p e e c h   a n d   t e x t   A V EC ,   D A I C ,   a n d   E - D A I C   [ 4 5 ]   C N N - R N N   +   t r a n sf o r mer  +   v o t i n g   Th e   d y n a m i c   t e m p o r a l   c r o ss  m o d a l i t y   i n t e r a c t i o n s  a r e   n o t   e x p l o r e d   8   S p e e c h   a n d   t e x t   D A I C - W O Z  [ 4 6 ]   C N N + LST M   La c k s  n e u r o - b a s e d   f e a t u r e s       3.   CO NCLU SI O N   T h is   s u r v ey   p r esen ts   a  co m p lete  an aly s is   o f   r ec en t  u n im o d al  an d   m u ltim o d al  tech n iq u es  u s ed   in   d ep r ess io n   d etec tio n ,   alo n g   w ith   th eir   m eth o d s ,  d atasets ,  m er its ,   an d   d e m er its .   Ad v an ce d   d ee p   lear n in g   an d   m ac h in e  lear n in g   m o d els  h a v e  p lay ed   a  cr u cial  r o le  in   en h an cin g   p r ec is io n   f r o m   d e p r ess iv e  s tates  with   d if f er en t   f ea tu r es.  A d d itio n all y ,  th e   cu r r e n t  s tate - of - t h e - ar t   p u b licatio n s   th r o w  lig h t o n   m u l tim o d al  tech n i q u es  wh ich   ar e  p r o v id in g   b est  r esu lts .   C r ea tin g   s u ch   a  d e p r ess io n   s y s tem   with   m u ltimo d al  m e th o d s   will  im p r o v e   th e  d iag n o s is   s y s tem s   ac cu r ac y   an d   p er f o r m an ce .   T h is   p ap e r   is   ex p ec ted   to   b e  a  u s ef u l  t o o l  f o r   r esear ch er s     in   d ep r ess io n .       F UNDING   I NF O R M A T I O N    No   f u n d in g   is   r aised   f o r   th is   r e s ea r ch .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th e  C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,  r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes ,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Swath y   J ay asre e   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓     ✓     Yash awin i Sr id h ar   ✓   ✓         ✓     ✓   ✓   ✓     ✓         C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y    Data s ets u tili ze d   in   th is   r esear ch   ar e  cited   in   r ef er e n ce   [ 1 9 ] ,  [ 2 5 ] ,  [ 3 5 ] .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   S t r i n g a r i s,   “ E d i t o r i a l :   W h a t   i s   d e p r e ssi o n ? , ”   J o u rn a l   o f   C h i l d   Psy c h o l o g y   a n d   Ps y c h i a t r y   a n d   A l l i e d   D i s c i p l i n e s ,   v o l .   5 8 ,     n o .   1 2 ,   p p .   1 2 8 7 – 1 2 8 9 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / j c p p . 1 2 8 4 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Un imo d a l a n d   mu ltimo d a l te c h n iq u es fo r   d ep r ess io n   d ia g n o s is :   a   co mp r eh en s ive  s u r ve y   ( S w a th y  Ja ya s r ee )   1953   [ 2 ]   B .   L e v i s  e t   a l . ,   “ P r o b a b i l i t y   o f   ma j o r   d e p r e ss i o n   d i a g n o st i c   c l a ss i f i c a t i o n   u si n g   se mi - st r u c t u r e d   v e r su s  f u l l y   s t r u c t u r e d   d i a g n o s t i c   i n t e r v i e w s , ”   Bri t i s h   J o u r n a l   o f   Psy c h i a t r y ,   v o l .   2 1 2 ,   n o .   6 ,   p p .   3 7 7 – 3 8 5 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 9 2 / b j p . 2 0 1 8 . 5 4 .   [ 3 ]   M .   S h e h a b   e t   a l . ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   i n   m e d i c a l   a p p l i c a t i o n s :   a   r e v i e w   o f   st a t e - of - t h e - a r t   m e t h o d s, ”   C o m p u t e r s  i n   Bi o l o g y   a n d   Me d i c i n e ,   v o l .   1 4 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p b i o me d . 2 0 2 2 . 1 0 5 4 5 8 .   [ 4 ]   C .   B h a t t ,   I .   K u mar,  V .   V i j a y a k u m a r ,   K .   U .   S i n g h ,   a n d   A .   K u mar,  “ T h e   s t a t e   o f   t h e   a r t   o f   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l s i n   me d i c a l   sc i e n c e   a n d   t h e i r   c h a l l e n g e s, ”   M u l t i m e d i a   S y s t e m s ,   v o l .   2 7 ,   n o .   4 ,   p p .   5 9 9 – 6 1 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 5 3 0 - 0 2 0 - 0 0 6 9 4 - 1.   [ 5 ]   X .   C a o ,   L.   Z h a i ,   P .   Z h a i ,   F .   Li ,   T.   H e ,   a n d   L.   H e ,   “ D e e p   l e a r n i n g - b a s e d   d e p r e ssi o n   r e c o g n i t i o n   t h r o u g h   f a c i a l   e x p r e ssi o n :   a   sy st e ma t i c   r e v i e w , ”   N e u r o c o m p u t i n g ,   v o l .   6 2 7 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u c o m.2 0 2 5 . 1 2 9 6 0 5 .   [ 6 ]   A .   H a ssan   a n d   S .   B e r n a d i n ,   “ A   c o m p r e h e n si v e   a n a l y s i s  o f   s p e e c h   d e p r e ss i o n   r e c o g n i t i o n   sy s t e ms , ”   i n   C o n f e re n c e   Pr o c e e d i n g s  -   I EEE  S O U T H EAS T C O N ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 5 0 9 – 1 5 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S o u t h e a st C o n 5 2 0 9 3 . 2 0 2 4 . 1 0 5 0 0 0 7 8 .   [ 7 ]   K .   El n a g g a r ,   M .   M .   E l - G a y a r ,   a n d   M .   El m o g y ,   “ D e p r e ss i o n   d e t e c t i o n   a n d   d i a g n o si s  b a s e d   o n   e l e c t r o e n c e p h a l o g r a m   ( EEG )   a n a l y si s :   a   sy st e mat i c   r e v i e w , ”   D i a g n o st i c s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / d i a g n o s t i c s1 5 0 2 0 2 1 0 .   [ 8 ]   U .   A r i o z ,   U .   S mr k e ,   N .   P l o h l ,   a n d   I .   M l a k a r ,   “ S c o p i n g   r e v i e w   o n   t h e   mu l t i mo d a l   c l a ssi f i c a t i o n   o f   d e p r e ssi o n   a n d   e x p e r i me n t a l   st u d y   o n   e x i s t i n g   m u l t i m o d a l   mo d e l s, ”   D i a g n o st i c s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / d i a g n o s t i c s1 2 1 1 2 6 8 3 .   [ 9 ]   E.   A .   S t e p a n o v   e t   a l . ,   “ D e p r e ss i o n   se v e r i t y   e st i ma t i o n   f r o m   m u l t i p l e   m o d a l i t i e s , ”   i n   2 0 1 8   I EEE   2 0 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   e - H e a l t h   N e t w o rk i n g ,   A p p l i c a t i o n s  a n d   S e r v i c e s,   H e a l t h c o m   2 0 1 8 ,   2 0 1 8 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / H e a l t h C o m . 2 0 1 8 . 8 5 3 1 1 1 9 .   [ 1 0 ]   M .   N y k o n i u k ,   O .   B a sy s t i u k ,   N .   S h a k h o v sk a ,   a n d   N .   M e l n y k o v a ,   “ M u l t i mo d a l   d a t a   f u si o n   f o r   d e p r e ssi o n   d e t e c t i o n   a p p r o a c h , ”   C o m p u t a t i o n ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / c o mp u t a t i o n 1 3 0 1 0 0 0 9 .   [ 1 1 ]   J.  E.   R .   B e r n a r d ,   “ D e p r e ssi o n :   a   r e v i e w   o f   i t s  d e f i n i t i o n , ”   MOJ  Ad d i c t i o n   M e d i c i n e   &  T h e r a p y ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   p p .   6 – 7 ,   2 0 1 8 ,     d o i :   1 0 . 1 5 4 0 6 / m o j a mt . 2 0 1 8 . 0 5 . 0 0 0 8 2 .   [ 1 2 ]   L.   O r s o l i n i   e t   a l . ,   “ U n d e r st a n d i n g   t h e   c o m p l e x   o f   s u i c i d e   i n   d e p r e ssi o n :   f r o m  r e sea r c h   t o   c l i n i c s, ”   Psy c h i a t ry  I n v e st i g a t i o n ,    v o l .   1 7 ,   n o .   3 ,   p p .   2 0 7 – 2 2 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 0 7 7 3 / p i . 2 0 1 9 . 0 1 7 1 .   [ 1 3 ]   F .   B e n a z z i ,   “ V a r i o u s   f o r ms   o f   d e p r e ss i o n , ”   D i a l o g u e s   i n   C l i n i c a l   N e u ro s c i e n c e ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 5 1 – 1 6 1 ,   2 0 0 6 ,     d o i :   1 0 . 3 1 8 8 7 / d c n s. 2 0 0 6 . 8 . 2 / f b e n a z z i .   [ 1 4 ]   M .   B e m b n o w s k a   a n d   J.  J . - O c h o j sk a ,   “ W h a t   c a u se s  d e p r e ssi o n   i n   a d u l t s? , ”   P o l i s h   J o u rn a l   o f   P u b l i c   H e a l t h ,   v o l .   1 2 5 ,   n o .   2 ,     p p .   1 1 6 – 1 2 0 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 5 1 5 / p j p h - 2 0 1 5 - 0 0 3 7 .   [ 1 5 ]   M .   D u   e t   a l . ,   “ D e p r e ssi o n   r e c o g n i t i o n   u s i n g   a   p r o p o s e d   s p e e c h   c h a i n   m o d e l   f u si n g   s p e e c h   p r o d u c t i o n   a n d   p e r c e p t i o n   f e a t u r e s,”   J o u rn a l   o f   Af f e c t i v e   D i s o rd e rs ,   v o l .   3 2 3 ,   p p .   2 9 9 – 3 0 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j a d . 2 0 2 2 . 1 1 . 0 6 0 .   [ 1 6 ]   E.   R e j a i b i ,   A .   K o ma t y ,   F .   M e r i a u d e a u ,   S .   A g r e b i ,   a n d   A .   O t h ma n i ,   “ M F C C - b a s e d   r e c u r r e n t   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   a u t o m a t i c   c l i n i c a l   d e p r e ss i o n   r e c o g n i t i o n   a n d   a ss e ss men t   f r o m  s p e e c h , ”   B i o m e d i c a l   S i g n a l   Pr o c e ss i n g   a n d   C o n t r o l ,   v o l .   7 1 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 1 . 1 0 3 1 0 7 .   [ 1 7 ]   A .   K u m a r ,   M .   A .   S h a u n ,   a n d   B .   K .   C h a u r a s i a ,   “ I d e n t i f i c a t i o n   o f   p s y c h o l o g i c a l   s t r e s s   f r o m   s p e e c h   s i g n a l   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g   a l g o r i t h m , ”   e - P r i m e   -   A d v a n c e s   i n   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   E l e c t r o n i c s   a n d   E n e r g y ,   v o l .   9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r i m e . 2 0 2 4 . 1 0 0 7 0 7 .   [ 1 8 ]   S .   S a r d a r i ,   B .   N a k i s a ,   M .   N .   R a st g o o ,   a n d   P .   Ek l u n d ,   “ A u d i o   b a se d   d e p r e ssi o n   d e t e c t i o n   u s i n g   c o n v o l u t i o n a l   a u t o e n c o d e r , ”   E x p e rt   S y s t e m s  w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 8 9 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 1 . 1 1 6 0 7 6 .   [ 1 9 ]   N .   S .   S r i ma d h u r   a n d   S .   L a l i t h a ,   “ A n   e n d - to - e n d   mo d e l   f o r   d e t e c t i o n   a n d   a s sessme n t   o f   d e p r e s si o n   l e v e l s   u s i n g   s p e e c h , ”   Pr o c e d i a   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 7 1 ,   p p .   1 2 – 2 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s . 2 0 2 0 . 0 4 . 0 0 3 .   [ 2 0 ]   F .   Y i n ,   J.  D u ,   X .   X u ,   a n d   L.   Zh a o ,   “ D e p r e ss i o n   d e t e c t i o n   i n   s p e e c h   u si n g   t r a n sf o r mer a n d   p a r a l l e l   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s, ”   El e c t r o n i c s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 2 0 2 0 3 2 8 .   [ 2 1 ]   A .   V . - R o mero   a n d   A .   G . - A n t o l í n ,   “ A u t o ma t i c   d e t e c t i o n   o f   d e p r e ssi o n   i n   s p e e c h   u s i n g   e n s e mb l e   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s, ”   En t r o p y ,   v o l .   2 2 ,   n o .   6 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e 2 2 0 6 0 6 8 8 .   [ 2 2 ]   A .   K .   D a s   a n d   R .   N a sk a r ,   “ A   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l   f o r   d e p r e ssi o n   d e t e c t i o n   b a s e d   o n   M F C C   a n d   C N N   g e n e r a t e d   sp e c t r o g r a m   f e a t u r e s, ”   B i o m e d i c a l   S i g n a l   Pr o c e ssi n g   a n d   C o n t r o l ,   v o l .   9 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 3 . 1 0 5 8 9 8 .   [ 2 3 ]   J.  Z h u   e t   a l . ,   “ EEG   b a s e d   d e p r e ssi o n   r e c o g n i t i o n   u s i n g   i m p r o v e d   g r a p h   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k , ”   C o m p u t e r s  i n   B i o l o g y   a n d   Me d i c i n e ,   v o l .   1 4 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p b i o me d . 2 0 2 2 . 1 0 5 8 1 5 .   [ 2 4 ]   Y .   W a n g ,   S .   Z h a o ,   H .   J i a n g ,   S .   L i ,   T.   L i ,   a n d   G .   P a n ,   “ M - M D D :   a   m u l t i - t a sk   d e e p   l e a r n i n g   f r a mew o r k   f o r   maj o r   d e p r e ssi v e   d i s o r d e r   d i a g n o s i s  u s i n g   E EG , ”   N e u r o c o m p u t i n g ,   v o l .   6 3 6 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u c o m . 2 0 2 5 . 1 3 0 0 0 8 .   [ 2 5 ]   Y .   Li ,   Y .   F a n g ,   X .   R e n ,   a n d   L.   G a o ,   “ EEG - b a s e d   d e p r e ssi o n   r e c o g n i t i o n   u si n g   f e a t u r e   se l e c t i o n   me t h o d   w i t h   f u z z y   l a b e l , ”   J o u r n a l   o f   K i n g   S a u d   U n i v e rs i t y   -   C o m p u t e r   a n d   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   3 6 ,   n o .   3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j k s u c i . 2 0 2 4 . 1 0 2 0 0 4 .   [ 2 6 ]   X .   S h a o ,   M .   Y i n g ,   J.  Z h u ,   X .   Li ,   a n d   B .   H u ,   “ A c h i e v i n g   E EG - b a s e d   d e p r e ss i o n   r e c o g n i t i o n   u si n g   d e c e n t r a l i z e d - c e n t r a l i z e d   st r u c t u r e , ”   B i o m e d i c a l   S i g n a l   Pro c e ss i n g   a n d   C o n t r o l ,   v o l .   9 5 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b sp c . 2 0 2 4 . 1 0 6 4 0 2 .   [ 2 7 ]   S .   R e n   a n d   J.   S o n g ,   “ A   g r a p h - b a se d   met h o d   f o r   a u t o ma t i c   g r a d e d   d i a g n o si s  o f   d e p r e ssi o n   u si n g   EEG   si g n a l s,”   Bi o m e d i c a l   S i g n a l   Pro c e ssi n g   a n d   C o n t ro l ,   v o l .   1 0 0 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 4 . 1 0 6 9 7 3 .   [ 2 8 ]   P .   H o u ,   X .   Li ,   J.  Zh u ,   a n d   B .   H u ,   “ A   l i g h t w e i g h t   c o n v o l u t i o n a l   t r a n sf o r m e r   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   EEG - b a s e d   d e p r e ss i o n   r e c o g n i t i o n , ”   Bi o m e d i c a l   S i g n a l   Pr o c e ssi n g   a n d   C o n t r o l ,   v o l .   1 0 0 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 4 . 1 0 7 1 1 2 .   [ 2 9 ]   A .   R a f i e i ,   R .   Z a h e d i f a r ,   C .   S i t a u l a ,   a n d   F .   M a r z b a n r a d ,   “ A u t o m a t e d   d e t e c t i o n   o f   m a j o r   d e p r e s s i v e   d i s o r d e r   w i t h   E E G   s i g n a l s :   a   t i m e   s e r i e s   c l a s s i f i c a t i o n   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g , ”   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   1 0 ,   p p .   7 3 8 0 4 – 7 3 8 1 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C E S S . 2 0 2 2 . 3 1 9 0 5 0 2 .   [ 3 0 ]   A .   S e a l ,   R .   B a j p a i ,   J.  A g n i h o t r i ,   A .   Y a z i d i ,   E .   H . - V i e d m a ,   a n d   O .   K r e j c a r ,   “ D e p r N e t :   a   d e e p   c o n v o l u t i o n   n e u r a l   n e t w o r k   f r a mew o r k   f o r   d e t e c t i n g   d e p r e ss i o n   u si n g   E EG , ”   I EEE   T r a n s a c t i o n s  o n   I n st r u m e n t a t i o n   a n d   Me a su reme n t ,   v o l .   7 0 ,   p p .   1 – 1 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI M . 2 0 2 1 . 3 0 5 3 9 9 9 .   [ 3 1 ]   W .   Li u ,   K .   Ji a ,   a n d   Z.   W a n g ,   “ G r a p h - b a se d   EEG   a p p r o a c h   f o r   d e p r e ssi o n   p r e d i c t i o n :   i n t e g r a t i n g   t i m e - f r e q u e n c y   c o mp l e x i t y   a n d   sp a t i a l   t o p o l o g y , ”   Fro n t i e rs   i n   N e u r o s c i e n c e ,   v o l .   1 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f n i n s. 2 0 2 4 . 1 3 6 7 2 1 2 .   [ 3 2 ]   J.  Z h a n g ,   B .   X u ,   a n d   H .   Y i n ,   “ D e p r e ssi o n   s c r e e n i n g   u si n g   h y b r i d   n e u r a l   n e t w o r k , ”   M u l t i m e d i a   T o o l s  a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 2 ,   n o .   1 7 ,   p p .   2 6 9 5 5 – 2 6 9 7 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 0 2 3 - 1 4 8 6 0 - w.   [ 3 3 ]   K .   H .   C h u n g ,   Y .   S .   C h a n g ,   W .   T.   Y e n ,   L.   L i n ,   a n d   S .   A b i ma n n a n ,   “ D e p r e ssi o n   a ssessm e n t   u si n g   i n t e g r a t e d   mu l t i - f e a t u r e d   E EG   b a n d s   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k   m o d e l s :   l e v e r a g i n g   e n s e m b l e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s , ”   C o m p u t a t i o n a l   a n d   S t r u c t u r a l   Bi o t e c h n o l o g y   J o u rn a l ,   v o l .   2 3 ,   p p .   1 4 5 0 – 1 4 6 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c s b j . 2 0 2 4 . 0 3 . 0 2 2 .   [ 3 4 ]   B .   H u ,   Y .   Ta o ,   a n d   M .   Y a n g ,   “ D e t e c t i n g   d e p r e ss i o n   b a se d   o n   f a c i a l   c u e s  e l i c i t e d   b y   e m o t i o n a l   s t i m u l i   i n   v i d e o , ”   C o m p u t e rs  i n   Bi o l o g y   a n d   Me d i c i n e ,   v o l .   1 6 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p b i o me d . 2 0 2 3 . 1 0 7 4 5 7 .   [ 3 5 ]   Y .   P a n   e t   a l . ,   “ S p a t i a l – t e mp o r a l   a t t e n t i o n   n e t w o r k   f o r   d e p r e ss i o n   r e c o g n i t i o n   f r o m   f a c i a l   v i d e o s[ F o r mu l a   p r e sen t e d ] , ”   E x p e rt   S y s t e m s  w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 3 7 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 3 . 1 2 1 4 1 0 .   [ 3 6 ]   M .   L i ,   Y .   W a n g ,   C .   Y a n g ,   Z.   L u ,   a n d   J.  C h e n ,   “ A u t o ma t i c   d i a g n o s i s  o f   d e p r e ss i o n   b a s e d   o n   f a c i a l   e x p r e ssi o n   i n f o r mat i o n   a n d   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k , ”   I EEE  T ra n sa c t i o n s  o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y s t e m s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   5 ,   p p .   5 7 2 8 – 5 7 3 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC S S . 2 0 2 4 . 3 3 9 3 2 4 7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 :  1 9 4 7 - 1 9 5 4   1954   [ 3 7 ]   Y .   S .   Le e   a n d   W .   H .   P a r k ,   “ D i a g n o s i s  o f   d e p r e ss i v e   d i s o r d e r   m o d e l   o n   f a c i a l   e x p r e ssi o n   b a s e d   o n   f a st   R - C N N , ”   D i a g n o s t i c s ,    v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / d i a g n o s t i c s1 2 0 2 0 3 1 7 .   [ 3 8 ]   A .   S .   R a j a w a t ,   P .   B e d i ,   S .   B .   G o y a l ,   P .   B h a l a d h a r e ,   A .   A g g a r w a l ,   a n d   R .   S .   S i n g h a l ,   “ F u s i o n   f u z z y   l o g i c   a n d   d e e p   l e a r n i n g   f o r   d e p r e ss i o n   d e t e c t i o n   u si n g   f a c i a l   e x p r e ssi o n s, ”   Pro c e d i a   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   2 1 8 ,   p p .   2 7 9 5 – 2 8 0 5 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 2 3 . 0 1 . 2 5 1 .   [ 3 9 ]   Y .   W a n g ,   T.   Q u ,   W .   Z h u ,   Q .   W a n g ,   Y .   C a o ,   a n d   R .   G u i ,   “ A   h y b r i d   m o d e l   u s i n g   m u l t i m o d a l   f e a t u r e   p e r c e p t i o n   a n d   mu l t i p l e   c r o ss - a t t e n t i o n   f u s i o n   f o r   d e p r e ss i v e   e p i s o d e s  d e t e c t i o n , ”   I n f o rm a t i o n   F u si o n ,   v o l .   1 2 4 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n f f u s.2 0 2 5 . 1 0 3 3 5 4 .   [ 4 0 ]   X .   Z h a n g ,   B .   Li ,   a n d   G .   Q i ,   “ A   n o v e l   mu l t i m o d a l   d e p r e ssi o n   d i a g n o s i s  a p p r o a c h   u t i l i z i n g   a   n e w   h y b r i d   f u si o n   me t h o d , ”   Bi o m e d i c a l   S i g n a l   Pr o c e s si n g   a n d   C o n t r o l ,   v o l .   9 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 4 . 1 0 6 5 5 2 .   [ 4 1 ]   F .   Zh u ,   J .   Z h a n g ,   R .   D a n g ,   B .   H u ,   a n d   Q .   W a n g ,   “ M TN e t :   m u l t i m o d a l   t r a n sf o r mer  n e t w o r k   f o r   mi l d   d e p r e ssi o n   d e t e c t i o n   t h r o u g h   f u si o n   o f   EEG   a n d   e y e   t r a c k i n g , ”   Bi o m e d i c a l   S i g n a l   P ro c e ss i n g   a n d   C o n t r o l ,   v o l .   1 0 0 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 4 . 1 0 6 9 9 6 .   [ 4 2 ]   M .   A .   U d d i n ,   J.  B .   J o o l e e ,   a n d   K .   A .   S o h n ,   “ D e e p   m u l t i - m o d a l   n e t w o r k   b a se d   a u t o ma t e d   d e p r e ssi o n   se v e r i t y   e st i m a t i o n , ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   A f f e c t i v e   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   2 1 5 3 – 2 1 6 7 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TA F F C . 2 0 2 2 . 3 1 7 9 4 7 8 .   [ 4 3 ]   N .   Ji n ,   R .   Y e ,   a n d   P .   Li ,   “ D i a g n o s i s  o f   d e p r e ss i o n   b a s e d   o n   f a c i a l   mu l t i mo d a l   d a t a , ”   Fr o n t i e rs  i n   Ps y c h i a t r y ,   v o l .   1 6 ,   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f p s y t . 2 0 2 5 . 1 5 0 8 7 7 2 .   [ 4 4 ]   S .   H e ma l a t h a ,   K .   Jo t h i m a n i ,   K .   S w a t h i ,   S .   S h i b i n t a ,   W .   J .   S e l v a k u m a r ,   a n d   D .   S a t h i s h ,   “ M u l t i mo d a l   a p p r o a c h   f o r   d e p r e ss i o n   d e t e c t i o n :   i n t e g r a t i n g   s p e e c h   a n d   e y e   b a l l   m o v e m e n t   d a t a , ”   i n   I E EE  2 0 2 4   1 st   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   A d v a n c e s   i n   C o m p u t i n g ,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   N e t w o r k i n g ,   I C AC 2 N   2 0 2 4 ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 0 1 1 – 1 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A C 2 N 6 3 3 8 7 . 2 0 2 4 . 1 0 8 9 4 8 9 1 .   [ 4 5 ]   P .   K u m a r ,   S .   M i sr a ,   Z .   S h a o ,   B .   Zh u ,   B .   R a ma n ,   a n d   X .   L i ,   “ M u l t i mo d a l   i n t e r p r e t a b l e   d e p r e ss i o n   a n a l y si s   u s i n g   v i su a l ,   p h y s i o l o g i c a l ,   a u d i o   a n d   t e x t u a l   d a t a , ”   i n   2 0 2 5   I E EE  Wi n t e r  C o n f e r e n c e   o n   A p p l i c a t i o n s  o f   C o m p u t e r   Vi s i o n ,   WA C V  2 0 2 5 ,   2 0 2 5 ,   p p .   5 3 0 5 – 5 3 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / W A C V 6 1 0 4 1 . 2 0 2 5 . 0 0 5 1 8 .   [ 4 6 ]   H .   S o l i e ma n   a n d   E.   A .   P u s t o z e r o v ,   “ T h e   d e t e c t i o n   o f   d e p r e ss i o n   u s i n g   mu l t i m o d a l   m o d e l s   b a se d   o n   t e x t   a n d   v o i c e   q u a l i t y   f e a t u r e s, ”   i n   2 0 2 1   I EE E  C o n f e re n c e   o f   R u ssi a n   Y o u n g   R e se a rc h e rs   i n   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c   E n g i n e e ri n g ,   El C o n R u s   2 0 2 1 ,  2 0 2 1 ,   p p .   1 8 4 3 – 1 8 4 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / El C o n R u s 5 1 9 3 8 . 2 0 2 1 . 9 3 9 6 5 4 0 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S wa th y   J a y a sr e e           e a rn e d   h e r  Ba c h e lo r  o f   Tec h n o lo g y   (B. Tec h .   d e g re e )  i n   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   E n g i n e e rin g   fro m   Ke ra la  Un i v e rsity ,  i n   2 0 1 3 .   S h e   h a s  o b tai n e d   h e r   m a ste r’s  d e g re e   in   M . Tec h .   (C o m p u ter  a n d   I n fo rm a ti o n   S c ien c e )  fro m   C o c h in   Un i v e rsity ,  Ke ra la  in   2 0 1 6 .   C u rre n tl y   sh e   is  a   re se a rc h   sc h o lar  a t  Visv e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica l  Un i v e rsity ,  Be lag a v i  d o i n g   h e r  P h . D.  i n   De p a rtme n t  o f  Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g ,  Ca m b ri d g e   In stit u te   o f   Tec h n o l o g y ,  KR  P u r a m - Re se a rc h   Re so u rc e   Ce n tre   a n d   a lso   wo r k i n g   a s  a ss istan t   p ro fe ss o r  in   Ca m b ri d g e   In stit u te  o f  Tec h n o l o g y ,  KR  P u ra m .   S h e   h a s  a tt e n d e d   m a n y   wo rk sh o p s  a n d   in d u c ti o n   p ro g ra m s  c o n d u c ted   b y   v a rio u s  u n iv e rsi ti e s.  He r  a re a s  o f  in tere st  a re   m a c h in e   lea rn in g ,   d e e p   lea rn i n g ,   a rti ficia l  in telli g e n c e ,   a n d   ima g e   p ro c e ss in g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sw a th y j . c se @c a m b rid g e . e d u . in .         Ya sha win i  S r i d h a r           is  an   a s so c iate   p ro fe ss o r  in   th e   De p a rtme n t  o f  Co m p u ter   S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   a t  Ca m b rid g e   In stit u te  o f  Tec h n o l o g y ,  B a n g a lo re   with   a n   e x p e rien c e   o f  1 5   y e a rs  in   tea c h in g .   S h e   is  q u a li fied   i n   b a c h e lo r  o f  e n g in e e rin g   (B. E.   d e g re e )  in   In fo rm a ti o n   S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   fro m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica l  U n iv e rsit y ,  Be lag a v i   a n d   M a ste r  d e g re e s  in   S o ftwa re   En g in e e rin g ,  fro m   Visv e s v a ra y a   Tec h n o l o g ica l  Un i v e rsity ,  Be lag a v i ,  a n d   P h . D.   sp e c ializa ti o n   i n   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   f ro m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica l  U n iv e rsit y ,  Be lag a v i.   He r  a re a s  o f  i n tere st  a re   NLP ,  AIML ,  d e e p   lea rn in g ,   c o m p u ter  v isio n ,   a n d   ima g e   p ro c e ss in g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   y a sh a sw in i. c se @c a m b rid g e . e d u . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.