基于自陈式量表眼动数据的军人抑郁障碍高危人群客观化识别
黄申1
方鹏2
岳敏3
苗丹民2
曹爽4
1.火箭军工程大学政治系,陕西西安7100252.空军军医大学军事医学心理学系教学实验中心,陕西西安7100323.火箭军工程大学作战保障学院,陕西西安7100254.解放军中部战区空军医院心理科,山西大同037000
摘要：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.
关键词：抑郁障碍高危眼动机器学习
分类号：R749(精神病学)B841(心理学研究方法)
资助基金：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)
论文发表日期：2022-06-28
在线出版日期：2026-08-26（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 151-154 )
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