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如何診斷抑郁癥？—通過面部和眼動追蹤預測個體的抑郁癥狀是否靠譜

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年11月24日 02:18

引言

目前抑郁癥由初級和二級醫(yī)療護理機構(gòu)的醫(yī)生診斷，診斷標準是主觀的，并且有證據(jù)表明專家之間的診斷一致性相對較低。

使用神經(jīng)影像學數(shù)據(jù)對抑郁癥進行診斷分類，抑郁癥檢測準確率高達90%。但腦部掃描設備昂貴，并且需要技術(shù)專長，限制了將研究結(jié)果轉(zhuǎn)化為臨床實踐。

相比之下，抑郁癥行為方面的測量成本相對較低，有研究表明應用面部肌電圖或面部運動評級在想象或觀看情感材料時眉毛，臉頰和嘴巴運動會有改變，也有眼動研究表明抑郁癥患者更頻繁、更長時間地關注消極情感材料，而較少關注積極材料。

研究問題及假設

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

我們假設，面部和眼動相結(jié)合用來檢測抑郁癥狀比單獨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、設備、問卷

共有75名主要來自愛丁堡大學的學生作為被試。實驗前報告他們的年齡和咖啡因攝入量，然后完成酒精使用障礙識別測試（AUDIT）和流行病學研究中心抑郁量表（CES-D）問卷，以及全國成人閱讀測試（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。

面部運動記錄是使用英特爾實感 SR300 攝像頭（英特爾公司）進行的，眼動追蹤使用Gazepoint GP3眼動儀收集眼動追蹤數(shù)據(jù)。

3.2實驗流程

3.2.1延遲匹配任務（DMS）

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

3.2.2快速檢測任務（RD）

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

3.3測量方法

面部記錄包括DMS任務的七個試驗階段和RD任務的六個試驗階段。為每個時期的每個AU提取三個指標：（1）最大AU強度，（2）高于閾值的平均AU強度，（3）AU高于閾值的持續(xù)時間。

眼動記錄包括在DMS試驗中記錄的17個視覺元素和RD試驗中記錄的15個視覺元素的三個眼動指標。這些指標是：（1）首次注視時間，（2）注視次數(shù)，（3）注視持續(xù)時間。

實驗結(jié)果

使用簡單的統(tǒng)計過濾器進行了指標選擇，再用篩選出的數(shù)據(jù)建立SVM分類模型，再用留一交叉驗證（LOOCV）評估分類模型在檢測抑郁癥狀升高方面的指標。結(jié)果發(fā)現(xiàn)結(jié)合面部跟蹤和眼動跟蹤特征的SVM分類準確率達到79.17%。僅具有面部跟蹤特征的分類準確率達到66.67%。僅具有眼動追蹤特征的分類準確率達到64.58%。

討論

本研究表明，原則上可以使用認知任務執(zhí)行期間的面部和眼動跟蹤來預測抑郁癥的癥狀升高。但本研究對有癥狀的被試未使用臨床診斷標準。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

本研究從一個新的角度將面部和眼動追蹤技術(shù)應用到實驗中，追蹤被試在執(zhí)行認知任務期間的面部和眼動，更加符合實際，具有說服力，打破了傳統(tǒng)的面部和眼動實驗的限制。

參考文獻

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.

排版 | 里里

審核 | 暖暖

來源 | 馬莊實驗室

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