Exploring Facial Biomarkers for Detecting Depression through Temporal Analysis of Action Units

अवसाद एक ऐसी स्थिति है जो दैनिक जीवन की चमक को धुंधला कर देती है, साधारण क्षणों को भारी बोझ में बदल देती है और आनंद की क्षमता को छीन लेती है। दशकों से, डॉक्टर मरीजों के माध्यम से उनके आंतरिक संसार का वर्णन करने पर निर्भर रहे हैं, जिसमें उनसे उनकी उदासी को रेट करने या उनके नुकसानों की सूची बनाने के लिए कहा जाता है। हालांकि ये उपकरण मूल्यवान हैं, लेकिन वे पूरी तरह से व्यक्ति की अपनी भावनाओं को व्यक्त करने की क्षमता पर निर्भर करते हैं, जो उस समय कठिन हो सकता है जब मन उसी बीमारी के धुंधलके में हो जिसका निदान किया जा रहा है। वैज्ञानिकों को लंबे समय से संदेह था कि चेहरा इस संघर्ष का एक अधिक ईमानदार रिकॉर्ड रख सकता है। मानव चेहरा एक जटिल उपकरण है, जो दर्जनों सूक्ष्म मांसपेशियों द्वारा नियंत्रित होता है जो अभिव्यक्ति बनाने के लिए फड़कती और खिंचती हैं। जब हम एक विशिष्ट भावना महसूस करते हैं, तो ये मांसपेशियां अनुमानित पैटर्न में चलती हैं, जिससे एक अद्वितीय हस्ताक्षर बनता है जिसे मापा जा सकता है। यदि ये पैटर्न अवसाद से पीड़ित लोगों के लिए एक सुसंगत तरीके से बदलते हैं, तो चेहरा स्वयं मन की एक खिड़की बन सकता है, जो बिना एक भी प्रश्न पूछे बीमारी को देखने का एक तरीका प्रदान कर सकता है।

जर्मनी में शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह देखने के लिए कि अवसाद से ग्रस्त लोग समय के साथ अपने चेहरों को कैसे हिलाते हैं, इस विचार का परीक्षण करने का निर्णय लिया। उन्होंने केवल मुस्कान या शिकन की एक एकल तस्वीर नहीं देखी; इसके बजाय, उन्होंने यह देखने के लिए स्मार्टफोन का उपयोग करके 30 फ्रेम प्रति सेकंड की मानक दर पर वीडियो डेटा रिकॉर्ड किया कि एक विशिष्ट "भावनात्मक प्रेरण" (इमोशनल इंडक्शन) चरण के दौरान अभिव्यक्तियाँ कैसे विकसित हुईं, फीकी पड़ीं और पुनः प्रकट हुईं। उनका लक्ष्य चेहरे की गतिविधियों में ऐसे विशिष्ट, मापने योग्य संकेत ढूंढना था जो एक व्यक्ति को अवसादग्रस्त व्यक्ति से अलग कर सकें। अध्ययन ने 'फेशियल एक्शन कोडिंग सिस्टम' नामक एक प्रणाली पर ध्यान केंद्रित किया, जो प्रत्येक चेहरे की अभिव्यक्ति को उसके सबसे छोटे निर्माण खंडों में तोड़ देता है। ये निर्माण खंड 'एक्शन यूनिट्स' कहलाते हैं, जो व्यक्तिगत मांसपेशियों की गति का प्रतिनिधित्व करते हैं, जैसे कि आंतरिक भौंहों को ऊपर उठाना या मुंह के कोनों को नीचे खींचना। इन गतिविधियों की तीव्रता को प्रति सेकंड ट्रैक करके, शोधकर्ता दुख की एक छिपी हुई भाषा को उजागर करने की आशा करते थे जिसे मरीज स्वयं भी नहीं जानते होंगे कि वे बोल रहे हैं।

शोधकर्ताओं ने प्रतिभागियों से वीडियो डेटा एकत्र किया जो एक विशिष्ट मनोवैज्ञानिक सत्र के माध्यम से गुजर रहे थे जिसे भावनाओं को जागृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। इस सत्र के दौरान, प्रतिभागियों को नकारात्मक बयान सुनने के लिए कहा गया था जिनका उद्देश्य उदासी या संकट की भावना उत्पन्न करना था। जैसे ही वे प्रतिक्रिया दे रहे थे, स्मार्टफोन कैमरों ने उनके चेहरों को कैद किया, जिससे मांसपेशियों की गतिविधि में होने वाले हर सूक्ष्म बदलाव को रिकॉर्ड किया गया। टीम ने फिर इन वीडियो को डेटा में बदलने के लिए कंप्यूटर सॉफ्टवेयर का उपयोग किया, जिससे यह सटीक रूप से मापा जा सका कि प्रत्येक क्षण में प्रत्येक चेहरे की मांसपेशी कितनी मजबूती से सक्रिय थी। उन्होंने उदासी से जुड़े कुछ प्रमुख आंदोलनों पर ध्यान केंद्रित किया, जैसे कि आंतरिक भौंहों को ऊपर उठाना, भौंहों को नीचे झुकाना और होंठों के कोनों को नीचे दबाना। उन्होंने खुशी से जुड़ी गतिविधियों को भी देखा, जिसे अध्ययन ने गालों के उभार और होंठों के कोनों को ऊपर खींचने के संयोजन के रूप में परिभाषित किया था।

जब टीम ने अवसादग्रस्त प्रतिभागियों के डेटा की तुलना स्वस्थ समूह के डेटा से की, तो स्पष्ट अंतर उभर कर आए। अवसाद से ग्रस्त लोगों ने उदासी से जुड़े अधिक मजबूत और बार-बार होने वाले आंदोलनों का एक सुसंगत पैटर्न दिखाया। उनकी आंतरिक भौंहें अधिक ऊपर उठीं, उनकी भौंहें अधिक गहराई से नीचे झुकीं, और उनके मुंह के कोने अधिक तीव्रता के साथ नीचे खिंचे। इसके विपरीत, खुशी से जुड़े आंदोलन अवसादग्रस्त समूह में काफी कमजोर और कम बार देखे गए। स्वस्थ प्रतिभागियों ने आनंद के अधिक चेहरे के संकेतों को प्रदर्शित किया, जबकि अव depres ग्रस्त प्रतिभागी एक प्रकार की भावनात्मक भारीपन की स्थिति में फंसे हुए प्रतीत हुए जो उनके चेहरों पर स्पष्ट रूप से दिखाई दे रहा था। ये केवल क्षणिक पल नहीं थे; पैटर्न पूरे रिकॉर्डिंग के दौरान स्थिर रहे, जो इन दोनों समूहों के बीच भावनात्मक अभिव्यक्ति के मौलिक अंतर का सुझाव देते हैं।

डेटा की इस विशाल मात्रा को समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने सूचना को सरल बनाने की एक विधि का उपयोग किया, जिसमें समान पैटर्न को एक साथ समूहित किया गया ताकि यह देखा जा सके कि क्या वे स्वाभाविक रूप से अलग क्लस्टर बनाते हैं। उन्होंने पाया कि अवसादग्रस्त समूह की चेहरे की अभिव्यक्तियाँ एक ऐसे तरीके से समूहबद्ध हुईं जो स्वस्थ समूह से अलग थी। इस क्लस्टरिंग ने पुष्टि की कि इन व्यक्तियों के चेहरे की हरकतें यादृच्छिक शोर नहीं थीं बल्कि एक सुसंगत संकेत थीं। शोधकर्ताओं ने समय-आधारित डेटा से सीखने के लिए डिज़ाइन किए गए कई कंप्यूटर मॉडल का भी परीक्षण किया, जो ठीक वैसे ही है जैसे कोई व्यक्ति केवल एक नोट के बजाय उसकी लय से एक गीत को पहचानना सीखता है। एक विशेष पद्धति, जिसने चेहरे की गतिविधियों के अनुक्रम में पैटर्न खोजने के लिए यादृच्छिक गणितीय फिल्टर का उपयोग किया, सबसे प्रभावी सिद्ध हुई। यह केवल उनके चेहरे के वीडियो के आधार पर लगभग सत्तर प्रतिशत समय में सही ढंग से पहचान करने में सक्षम थी कि व्यक्ति अवसादग्रस्त था या स्वस्थ।

अध्योजन यह निष्कर्ष निकालता है कि चेहरा वास्तव में अवसाद का एक मापने योग्य हस्ताक्षर वहन करता है, जो मांसपेशियों की गति की विशिष्ट तीव्रता और समय में दिखाई देता है। निष्कर्ष बताते हैं कि उदासी न केवल आंतरिक रूप से महसूस की जाती है बल्कि इसे अधिक बल के साथ शारीरिक रूप से भी निभाया जाता है, जबकि खुशी इस स्थिति से जूझ रहे लोगों में कम शक्ति के साथ व्यक्त होती है। इसका अर्थ यह नहीं है कि एक कंप्यूटर डॉक्टर की जगह ले सकता है, लेकिन यह एक ऐसे भविष्य की ओर इशारा करता है जहाँ तकनीक मानसिक स्वास्थ्य संबंधी मुद्दों का निदान करने के लिए एक वस्तुनिष्ठ, गैर-आक्रामक उपकरण प्रदान कर सकती है। चेहरे की मांसपेशियों के सूक्ष्म नृत्य को देखकर, विज्ञान जल्द ही अवसाद के अदृश्य भार को देख पाने में सक्षम हो सकता है, जो उस स्थिति को समझने और उपचार करने का एक नया तरीका प्रदान करेगा जिसे लंबे समय से केवल इस आधार पर परिभाषित किया जाता रहा है कि लोग क्या महसूस करते हैं।