PupilSense: Detection of Depressive Episodes Through Pupillary Response in the Wild

及早发现抑郁发作对于管理像重度抑郁症（MDD）和双相情感障碍等心理健康障碍至关重要。然而，现有的方法通常需要积极参与或仅限于临床设置。为了填补这一空白，我们介绍了PupilSense，这是一个新颖的、深度学习驱动的移动系统，旨在在用户日常生活中与智能手机互动时，以不引人注目的方式跟踪瞳孔反应。本研究提供了对PupilSense能力的概念证明探索，我们在自然环境中捕获了用户的实时瞳孔数据。我们的发现表明，PupilSense可以有效地和被动地监测抑郁发作的指标，为在实验室环境之外进行持续的心理健康评估提供了一个有前途的工具。这一进展标志着利用无处不在的移动技术进行积极的心理健康护理迈出了重要的一步，有可能改变抑郁发作在日常环境中的检测和管理方式。

PupilSense试图解决情感障碍早期检测的问题，尤其是在日常环境下进行无需主动参与的检测。

PupilSense是一个基于深度学习的移动系统，旨在通过离线追踪用户与智能手机的交互来监测瞳孔反应，以实现情感障碍的早期检测。

论文在自然环境下捕获了用户的实时瞳孔数据，并证明了PupilSense可以有效地被用于监测情感障碍的指标，同时提供了一种连续的心理健康评估工具。

最近的相关研究包括使用传感器和移动应用程序来监测情感障碍的研究，以及基于瞳孔反应的情感状态检测的研究，如“使用深度学习分析瞳孔变化来检测情感状态”等。