[ca] En els darrers anys ha augmentat l'interès en la detecció automàtica d'emocions en branques com el neuromàrqueting, la psicologia i la sanitat, entre d'altres. Per això, s'han creat sistemes per identificar i analitzar l'estat emocional dels subjectes, i aquests es van desenvolupar a partir de diferents senyals fisiològics. En aquest estudi, es va fer servir senyal de seguiment ocular que conté informació oculomotora i de la dilatació pupil·lar obtinguda de manera no invasiva i econòmica. Amb el senyal enregistrat de 18 subjectes sans, es va estudiar la diferència de la resposta ocular entre l'existència o no d'estímuls audiovisuals, i entre la classe de vídeos que s'observen, de persones conegudes o desconegudes per als participants, així com les emocions que aquests generen. Per aconseguir-ho, es van entrenar diferents models d'aprenentatge automàtic i aprenentatge profund per dur a terme tres classificacions: entre presentar o no un estímul, entre que el vídeo sigui protag- onitzat per una persona coneguda pel subjecte o no, i, finalment, entre excitació alta i baixa de cada vídeo puntuat pel participant. Finalment, els resultats obtinguts en el primer cas van ser d'un 89.46% de precisió, en el segon cas, un 66.02%, i, en el tercer, un 67.59%, similars als que es van obtenir a la literatura. Amb això, es podríen buscar millors resultats a través d'una quantitat més gran de dades o mitjançant estudis multimodals amb altres tipus de senyals fisiològics. Addicionalment, es van testejar els millors models amb dades de pacient en síndrome de vigília sense resposta que van aconseguir 66.25% de precisió a la primera classificació i 62.95% a la segona. S'han obtingut resultats notables en models creats amb dades de subjectes sans. No obstant això, caldria en- trenar millors models amb dades de pacients, obtenint així millors resultats i poder treure conclusions sobre la resposta emocional dels pacients

[es] En los últimos años ha aumentado el interés en la detección automática de emociones en ramas como el neuromarketing, psicología y sanidad, entre otras. Por ello, se han creado sistemas para identificar y analizar el estado emocional de los sujetos, y estos fueron desarrollados a partir de diferentes señales fisiológicas. En este estudio, se empleó señal de seguimiento ocular que contiene información oculomotora y de la dilatación pupilar obtenida de forma no invasiva y económica. Con la señal grabada de 18 sujetos sanos, se estudió la diferencia de la respuesta ocular entre la existencia o no de estímulos audiovi- suales, y entre la clase de vídeos que se observan, de personas conocidas o desconocidas para los participantes, así como las emociones que estos generan. Para conseguirlo, se entrenaron diferentes modelos de aprendizaje automático y aprendizaje pro- fundo para llevar a cabo tres clasificaciones: entre presentar un estímulo o no, entre que el vídeo sea protagonizado por una persona conocida por el sujeto o no, y, por último, entre excitación alta y baja de cada vídeo puntuado por el participante. Finalmente, los resultados obtenidos en el primer caso fueron de un 89.46% de precisión, en el se- gundo caso, un 66.02%, y, en el tercero, un 67.59%, similares a los que se obtuvieron en la literatura. Con ello, se podrían buscar mejores resultados a través de una mayor cantidad de datos o mediante estudios multimodales con otros tipos de señales fisiológicas. Adicionalmente, se testearon los mejores modelos con datos de paciente en síndrome de vigilia sin respuesta que consiguieron 66.25% de precisión en la primera clasificación y 62.95% en la segunda. Se han obtenido resultados notables en modelos creados con datos de sujetos sanos. Sin embargo, habría que entrenar mejores modelos con datos de pacientes, obteniendo así mejores resultados y poder sacar conclusiones sobre la respuesta emocional de los pacientes