अवसाद पहचान के लिए आंखों की गति का विश्लेषण

अवसाद एक सामान्य और अवशक्तिकारी मानसिक स्वास्थ्य विकार है, जो न केवल पीड़ित पर बल्कि उनके परिवारों, दोस्तों और समग्र अर्थव्यवस्था पर भी प्रभाव डालता है। इसकी उच्च प्रचलितता के बावजूद, वर्तमान निदान लगभग पूरी तरह से मरीज की आत्म-रिपोर्ट और नैदानिक राय पर निर्भर करता है, जिससे कई प्रकार की व्यक्तिगत पक्षपात उत्पन्न होते हैं। हमारा लक्ष्य एक वस्तुनिष्ठ भावात्मक सेंसरिंग प्रणाली विकसित करना है जो चिकित्सकों को नैदानिक अवसाद का निदान और निगरानी करने में सहायता करता है। इस पत्र में, हम चेहरे वीडियो से सक्रिय आकृति मॉडल का उपयोग करके निकाले गए आंख की गति के चर के प्रदर्शन का विश्लेषण करते हैं, जिसका उद्देश्य द्विआधारी वर्गीकरण कार्य (अवसादित बनाम गैर-अवसादित) है। हमें पता चलता है कि आंखों की गति के निम्न-स्तरीय चर ने गॉसियन मिश्रण मॉडल और समर्थन वेक्टर मशीनों के हाइब्रिड वर्गीकारक का उपयोग करते हुए 70% सटीकता दी, और संपूर्ण साक्षात्कार के दौरान SVM वर्गीकारकों के साथ सांख्यिकीय उपायों का उपयोग करते समय 75% सटीकता प्राप्त की। हम सकारात्मक और नकारात्मक भावनाओं को व्यक्त करते समय भिन्नताओं की भी जांच करते हैं, साथ ही लिंग-निर्भर बनाम लिंग-स्वतंत्र मोड में वर्गीकरण प्रदर्शन। दिलचस्प बात यह है कि भले ही अवसादित और स्वस्थ नियंत्रणों के बीच झपकी की दर में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था, हम पाते हैं कि पलकों के बीच का औसत अंतर (`आंख खोलना') अवसादित व्यक्तियों में महत्वपूर्ण रूप से छोटा था और झपकने की औसत अवधि महत्वपूर्ण रूप से अधिक थी, जो थकान या आंखों के संपर्क से बचने का संकेत हो सकता है।