Detection of Post-Traumatic Stress Disorder Using Learned Time-Frequency Representations from Pupillometry
Notice bibliographique
Résumé
Post-traumatic stress disorder is a major public health concern with a lifetime prevalence rate of 6.1-9.2% in North America. PTSD is known to alter the autonomic nervous system leading to chronic sympathetic arousal including heightened anxiety and hypervigilance. Pupillometry offers a quick and accessible measure of autonomic nervous system imbalances characteristic of PTSD. This study investigates the utility of pupillometry as a biomarker to detect PTSD in a sample of 39 adults with (n = 22) and without (n = 17) PTSD. Participants viewed a 25-minute computer protocol consisting of 5-minute rest phase, 10-minute negative emotionally valent images, and 10-minute guided meditation. We relied on a time-frequency analysis to represent the pupillary responses of two different groups (PTSD-affected individuals and healthy-control subjects). These data were then employed with a CNN network to learn a prediction model. Individuals with PTSD demonstrated increased pupil dilation across the entire protocol. The final outcome revealed an accuracy of 81.09% which indicates the feasibility of using this approach to detecting participants with PTSD in an automated way. Findings from this research have important implications for clinical mental health assessment, diagnostics and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».