典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
抑郁障碍高危;眼动;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
黄申;方鹏;岳敏;苗丹民;曹爽
作者机构：
火箭军工程大学政治系,陕西西安710025;空军军医大学军事医学心理学系教学实验中心,陕西西安710032;火箭军工程大学作战保障学院,陕西西安710025;解放军中部战区空军医院心理科,山西大同037000
文献出处：
引用格式：
[1]黄申;方鹏;岳敏;苗丹民;曹爽-.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)[J].空军军医大学学报,2022(02):151-154
A类：
抑郁障碍高危
B类：
自陈式量表,眼动数据,军人,高危人群,客观化,用眼,眼动技术,技术探索,作答,正常人,筛查量表,眼动特征,分类模型,分类准确率,反应倾向,倾向性,试作,选项,平均分
AB值：
0.211869
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