Derick Axel Lagunes-Ramírez, Gabriel González-Serna, Leonor Rivera-Rivera, Nimrod González-Franco, Dante Mújica-Vargas, María Y. Hernández-Pérez
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摘要
本综述旨在了解年轻人的眼部特征与抑郁症之间的关系,以便应用于机器学习。我们进行了一项系统性综述,以研究有抑郁症状的人的眼部行为,并确定与精神障碍有关的眼部运动模式。搜索使用了 Google Scholar、Semantic Scholar、PubMed、SpringerLink、MDPI、EBSCO 和 IEEE Xplore 等数据库。对过去五年中发表的 50 多篇论文进行了审查。对抑郁症患者和对照组眼部行为的相关研究进行了回顾,这些研究提供了有关抑郁症的注意力部分的信息。此外,还综述了利用机器学习算法和眼动数据检测抑郁症的研究,其中使用了不同的眼动跟踪实验范式和数据集,在参与者观察情绪视觉刺激时记录信息。本综述介绍了不同心理状态与眼部行为之间的关系,重点关注年轻人群。利用眼动跟踪技术可以帮助诊断抑郁症,从而防止其发展。研究发现了年轻人和成年人群的总体趋势,在未来利用眼动数据自动筛查精神障碍时应考虑这些趋势。
Comportamiento de la mirada y análisis mediante aprendizaje automático de la depresión en la juventud: una revisión sistemática
Esta revisión tuvo como objetivo comprender la relación entre las características oculares y la depresión en personas jóvenes, para su aplicación en el aprendizaje automático. Se realizó una revisión sistemática para examinar el comportamiento ocular en personas con síntomas depresivos e identificar patrones de movimiento ocular relacionados con trastornos mentales. La búsqueda se realizó utilizando las bases de datos de Google Scholar, Semantic Scholar, PubMed, SpringerLink, MDPI, EBSCO e IEEE Xplore. Se revisaron más de 50 publicaciones de los últimos cinco años. Se revisaron estudios de correlación sobre el comportamiento ocular en personas con depresión y grupos de control, lo que proporcionó información sobre el componente de atención en la depresión. Además, se revisaron investigaciones sobre la detección de la depresión mediante algoritmos de aprendizaje automático y datos oculares donde se utilizaron diferentes paradigmas experimentales de seguimiento ocular y conjuntos de datos para registrar información mientras los participantes observaban estímulos visuales emocionales. Esta revisión presenta relaciones entre diferentes estados mentales y el comportamiento ocular, haciendo hincapié en las poblaciones jóvenes. Mediante la tecnología de seguimiento ocular, es posible apoyar el diagnóstico de la depresión y, por lo tanto, prevenir su desarrollo. Se identificaron tendencias generales para las poblaciones jóvenes y adultas, que deben considerarse en futuras detecciones automáticas de trastornos mentales utilizando datos oculares.