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# System prepended metadata

title: ' Automated Assessment of Age-Specific Depression Symptoms Severity'

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# Automated Assessment of Age-Specific Depression Symptoms Severity

### [論文](https://www.canva.com/design/DAFw3XQ9vZg/ZQf2ApZYs9LxDisWIt0sLA/edit?utm_content=DAFw3XQ9vZg&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton)

## 憂鬱症狀目標
- 青少年：
    - Depressive Mood
    - Somatic symptom
    - Hypomania
    - Anxiety
    - Family Environment
- 成年人：
    - Depressive Mood
    - ~~Self-harm risk~~
    - Somatic symptom
    - Cognitive symptom
    - Anxiety
    - Loneliness
    - ~~Sexual dysfunction~~
    - ~~Psychotic symptom~~
    - ~~Substance Use~~
    - ~~Overall Functioning~~


## 論文模型架構
![fig_model](https://hackmd.io/_uploads/S1xKRkUCT.png)


- 訓練框架：Tensorflow
- 症狀等級：輕微、嚴重

## 資料集（對應資料夾名稱）
- 原始特徵資料：json_data
    - 後臺資料庫將 Raw Data 處理完的 特徵.json
- 青年人（teens）
    - 受試者憂鬱等級：old_factor_questionaire_teens_label.csv
    - 憂鬱患者特徵：old_factor_questionaire_teens_depressed（資料夾）
    - 症狀分數：
        - 正常人：factors_teens_new_normal.json
        - 憂鬱患者：factors_teens_new_depression.json
- 成年人（adults）
    - 受試者憂鬱等級：new_factor_questionaire_mature_label.csv
    - 憂鬱患者特徵：new_factor_questionaire_mature_depressed.json
    - 症狀分數：
        - 正常人：factors_adults_normal.json
        - 憂鬱患者：factors_adults_depression.json
- 跨年齡（hybrid）
    - 受試者憂鬱等級：hybrid_factor_questionaire_label.csv
    - 症狀分數：factors_hybrid_depression.json


### 主要程式
- 分群並預處理程式（輕微 vs. 嚴重）：factor_XXX_classification.py
    - 青年人（teens）
        - 青年人問題集 ID：question_factor_teens.py
    - 成年人（adults）
        - 成年人問題集 ID：question_factor_adults.py
    - 跨年齡（hybrid）
- 症狀分類訓練：symptom_analysis_XXX
    - 青年人 或 成年人（fusion）
    - 跨年齡（hybrid_fusion）
    - 一般機器學習模型（ml）
        - 模型挑選：mltrain.py
    - 相關論文模型（relatedwork）

### 功能程式
- 模型評估：evaluate.py
- 實驗模型架構：m_model.py
- 輸出文字顏色：style.py

### （補）執行步驟
A. 前置設定（須設定）
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJIvcp_g1e.png)
- dataset_version = 預訓練的dataset種類
- isPredict = 訓練請設為 false ; 預測請設為 true
- PredictModel = 設定要預測的模型路徑

![image](https://hackmd.io/_uploads/ryVEipdeyl.png =250x)
- 設定要輸出的分類數量（若三個變數皆為 false 則代表輸出為五分類）

![image](https://hackmd.io/_uploads/r1eCs6ueJe.png =380x)
- 可以自行定義 hyparameters去調整模型



