换一批眼动技术与机器学习在精神障碍疾病筛查中的研究进展
Research progress of eye movement technique and machine learning in screening for mental disorders
摘要精神障碍是高发且危害严重的疾病,早期筛查和干预至关重要.传统筛查方法主要依赖量表和问卷等,存在主观性强、耗时长和对医务人员要求高的问题.因此,寻找基于生物标志物的客观、高效、低成本筛查方法是精神疾病防控的重点.眼动技术作为一种非侵入性的神经生理学评估工具,近年来在精神障碍的诊断和治疗中得到广泛应用.同时,结合机器学习(machine learning,ML)可以构建更准确、可靠的筛查模型,提高早期筛查效率.精神障碍疾病中孤独症、抑郁症和阿尔茨海默病在儿童、青中年和老年人群中高发,严重影响患者的身心健康,给家庭和社会带来沉重负担.因此,研究系统总结了眼动技术结合ML在上述疾病中的研究进展及其眼动特征,并展望了未来发展方向.
更多相关知识
关键词
阿尔茨海默病眼动早期识别与筛查精神障碍机器学习Alzheimer's diseaseEye movementEarly detection and screeningMental disor-dersMachine learning
分类号
R749.1+6（精神病学）
栏目名称
DOI
10.16462/j.cnki.zhjbkz.2025.12.013
发布时间
2026-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览0
- 被引0
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
