引言

目前抑郁癥由初級(jí)和二級(jí)醫(yī)療護(hù)理機(jī)構(gòu)的醫(yī)生診斷，診斷標(biāo)準(zhǔn)是主觀的，并且有證據(jù)表明專家之間的診斷一致性相對(duì)較低。

使用神經(jīng)影像學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)抑郁癥進(jìn)行診斷分類，抑郁癥檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)90%。但腦部掃描設(shè)備昂貴，并且需要技術(shù)專長(zhǎng)，限制了將研究結(jié)果轉(zhuǎn)化為臨床實(shí)踐。

相比之下，抑郁癥行為方面的測(cè)量成本相對(duì)較低，有研究表明應(yīng)用面部肌電圖或面部運(yùn)動(dòng)評(píng)級(jí)在想象或觀看情感材料時(shí)眉毛，臉頰和嘴巴運(yùn)動(dòng)會(huì)有改變 ，也有眼動(dòng)研究表明抑郁癥患者更頻繁、更長(zhǎng)時(shí)間地關(guān)注消極情感材料，而較少關(guān)注積極材料。

研究問題及假設(shè)

本研究旨在開發(fā)一種廉價(jià)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)將認(rèn)知表現(xiàn)與情感干擾期間的面部和眼球運(yùn)動(dòng)跟蹤相結(jié)合，用于檢測(cè)抑郁癥的跡象。

我們假設(shè)，面部和眼動(dòng)相結(jié)合用來(lái)檢測(cè)抑郁癥狀比單獨(dú)使用這兩種方式中的其中一種表現(xiàn)更好。

研究方法

3.1被試、設(shè)備、問卷

共有75名主要來(lái)自愛丁堡大學(xué)的學(xué)生作為被試。實(shí)驗(yàn)前報(bào)告他們的年齡和咖啡因攝入量，然后完成酒精使用障礙識(shí)別測(cè)試（AUDIT）和流行病學(xué)研究中心抑郁量表（CES-D）問卷，以及全國(guó)成人閱讀測(cè)試（NART），排除由于技術(shù)問題數(shù)據(jù)不完整的27名被試，結(jié)果如圖。

面部運(yùn)動(dòng)記錄是使用英特爾實(shí)感 SR300 攝像頭（英特爾公司）進(jìn)行的，眼動(dòng)追蹤使用Gazepoint GP3眼動(dòng)儀收集眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)。

3.2實(shí)驗(yàn)流程

3.2.1延遲匹配任務(wù)（DMS）

參與者被要求記住一個(gè)初始樣本，然后在短暫的延遲后在四個(gè)不同的樣本中識(shí)別它。在每次試驗(yàn)的12秒延遲階段，屏幕上的不同位置閃爍著四個(gè)單詞。在識(shí)別階段，除了四種樣本之外，還顯示了一個(gè)額外的分心詞。最后會(huì)向受試者提供回答是否正確的反饋。任務(wù)中有三個(gè)組塊，每個(gè)組塊有15個(gè)試次。第一組是中性分心詞，第二組是積極詞，第三組是消極詞。任務(wù)試驗(yàn)結(jié)構(gòu)如圖所示。

3.2.2快速檢測(cè)任務(wù)（RD）

被試首先被呈現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)字母，然后要求通過按空格鍵在屏幕上快速呈現(xiàn)的44個(gè)字母中識(shí)別它。每個(gè)字母快速呈現(xiàn)，然后消失1000毫秒。之后會(huì)根據(jù)被試反應(yīng)正確與否做出反饋。在整個(gè)檢測(cè)階段，快速呈現(xiàn)的字母下面會(huì)出現(xiàn)一個(gè)單詞。在目標(biāo)和檢測(cè)階段之間的屏幕中央也會(huì)快速呈現(xiàn)一個(gè)分散注意力的詞。有三組試驗(yàn)，第一組中性，第二組積極和第三組消極，每個(gè)組塊由五個(gè)試次組成。

3.3測(cè)量方法

面部記錄包括DMS任務(wù)的七個(gè)試驗(yàn)階段和RD任務(wù)的六個(gè)試驗(yàn)階段。為每個(gè)時(shí)期的每個(gè)AU提取三個(gè)指標(biāo)：（1）最大AU強(qiáng)度，（2）高于閾值的平均AU強(qiáng)度，（3）AU高于閾值的持續(xù)時(shí)間。

眼動(dòng)記錄包括在DMS試驗(yàn)中記錄的17個(gè)視覺元素和RD試驗(yàn)中記錄的15個(gè)視覺元素的三個(gè)眼動(dòng)指標(biāo)。這些指標(biāo)是：（1）首次注視時(shí)間，（2）注視次數(shù)，（3）注視持續(xù)時(shí)間。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

使用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)過濾器進(jìn)行了指標(biāo)選擇，再用篩選出的數(shù)據(jù)建立SVM分類模型，再用留一交叉驗(yàn)證（LOOCV）評(píng)估分類模型在檢測(cè)抑郁癥狀升高方面的指標(biāo)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)結(jié)合面部跟蹤和眼動(dòng)跟蹤特征的SVM分類準(zhǔn)確率達(dá)到79.17%。僅具有面部跟蹤特征的分類準(zhǔn)確率達(dá)到66.67%。僅具有眼動(dòng)追蹤特征的分類準(zhǔn)確率達(dá)到64.58%。

討論

本研究表明，原則上可以使用認(rèn)知任務(wù)執(zhí)行期間的面部和眼動(dòng)跟蹤來(lái)預(yù)測(cè)抑郁癥的癥狀升高。但本研究對(duì)有癥狀的被試未使用臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)。因此，我們還沒有證據(jù)表明這些結(jié)果可以直接轉(zhuǎn)化為臨床人群或患有嚴(yán)重和持久的單相或雙相情感障礙的人群。

感悟

本研究從一個(gè)新的角度將面部和眼動(dòng)追蹤技術(shù)應(yīng)用到實(shí)驗(yàn)中，追蹤被試在執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)期間的面部和眼動(dòng)，更加符合實(shí)際，具有說(shuō)服力，打破了傳統(tǒng)的面部和眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)的限制。

參考文獻(xiàn)

Stolicyn, A., Steele, J., & Seriès, P. (2022). Prediction of depression symptoms in individual subjects with face and eye movement tracking. Psychological Medicine, 52(9), 1784-1792. 

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