基于自然观看中眼动信号的 ADHD 检测
计算机视觉与模式识别
2022-07-15 v5
摘要
注意缺陷/多动障碍（ADHD）是一种高度普遍且需要临床专家诊断的神经发育障碍。已知个体的观看行为（反映在其眼动中）与注意机制及高阶认知过程直接相关。因此我们探究是否可基于自由观看任务中记录的眼动以及关于视频刺激的信息来检测 ADHD。为此，我们开发了一种端到端的基于深度学习的序列模型，并在一个数据更丰富的相关任务上对其进行预训练。我们发现该方法实际上能够检测 ADHD 并优于相关基线。我们通过消融研究考察了输入特征的相关性。有趣的是，我们发现模型的性能与视频内容密切相关，这为未来的实验设计提供了见解。
引用
@article{arxiv.2207.01377,
title = {Detection of ADHD based on Eye Movements during Natural Viewing},
author = {Shuwen Deng and Paul Prasse and David R. Reich and Sabine Dziemian and Maja Stegenwallner-Schütz and Daniel Krakowczyk and Silvia Makowski and Nicolas Langer and Tobias Scheffer and Lena A. Jäger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.01377},
year = {2022}
}
备注
Pre-print for Proceedings of the European Conference on Machine Learning, 2022