【摘 要】
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目的 使用眼动技术探索抑郁障碍高危人群作答自陈式量表的客观化识别方法。方法 采集抑郁障碍高危人群和正常人群作答“抑郁障碍高危人群特质筛查量表”过程中的眼动数据,提取17个眼动特征,使用机器学习的方法建立分类模型,得到抑郁障碍高危人群的分类准确率。结果 (1)通过反应倾向性分类模型,对被试作答选项的平均分类准确率可达80.47%;(2)通过人群分类模型,对抑郁障碍高危人群的分类准确率可达88.40%
【基金项目】
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军委科学技术委员会国防科技创新特区项目(18-163-15-ZT-001-007-37); 中国博士后科学基金面上项目(2019M653963); 军队医学科技青年培训计划孵化项目(20QNPY049); 空军军医大学“雏鹰计划”项目(2020CYJHFP);
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目的 使用眼动技术探索抑郁障碍高危人群作答自陈式量表的客观化识别方法。方法 采集抑郁障碍高危人群和正常人群作答“抑郁障碍高危人群特质筛查量表”过程中的眼动数据,提取17个眼动特征,使用机器学习的方法建立分类模型,得到抑郁障碍高危人群的分类准确率。结果 (1)通过反应倾向性分类模型,对被试作答选项的平均分类准确率可达80.47%;(2)通过人群分类模型,对抑郁障碍高危人群的分类准确率可达88.40%。结论 使用被试作答量表时的眼动数据,可以初步实现抑郁障碍高危人群的客观化识别,弥补了传统自陈式量表的不足。
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