Autism

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使用眼动追踪识别自闭症

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    Tobii

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    5分钟

在一项研究自闭症指标的研究中,研究团队使用Tobii眼动仪记录了当被试观察视频片段时的注视位置。通过对时间-空间的注视模式进行分析,研究人员开发出了一种可用于自闭症患者识别的定量方法。

研究背景

自闭症是一种以社交缺陷为特征的发育障碍,这种病人在过去的30年中增加了10倍。对自闭症的诊断要求每种症状都符合诊断的标准。这意味着虽然可以召集专家到现场进行准确的诊断,但却无法满足越来越多的自闭症诊断需求。因此,开发一套可以被非专业人士使用的能够准确地(准确度可与经过训练的专家相媲美)对自闭症进行诊断的系统是非常必要的。

眼动数据分析就是这套系统的其中一个候选方案。近年来,无需佩戴任何束缚性设备的非侵入式眼动追踪系统的准确度有了很大的提高。这种新技术已使对婴幼儿的眼动追踪测试与成人一样容易。

目标

大阪大学(Osaka University)的研究人员的目标是开发一种定量量表,并根据注视测量数据来识别自闭症患者,这种量表既适用于儿童,也适用于成年人。

By using eye tracking, even a non-expert can draw ample information from non-verbal children. The method has a wide range of applications such as screening of developmental disorders in children.
Professor Shigeru Kitazawa, Department of Dynamic Brain Networks, Graduate School of Frontier Biosciences, Osaka University

研究方法

空间-时间眼动模式的记录与分析

日本大阪大学前沿生物科学研究生院的研究小组调查了25名自闭症儿童(平均年龄3岁),25名同龄的典型发育儿童(也被称为TD),27名自闭症成人和27名正常成人。这些人观看了从儿童电影和电视节目中截取的相同的简短视频片段。 

视频刺激是多个人物对话的场景,在每个场景中都有不同程度的社会背景和干扰。眼动数据由Tobii X50屏幕眼动仪测量。然后,研究人员分析了所有被试的眼动模式,重点关注了视频片段中被试对眼睛和嘴巴的关注。 

前人关于自闭症研究中一项众多周知的结论是患有该病的成年人对人物嘴部的观察要比眼部要多。而对于患有自闭症的儿童来说,结论则并不统一。研究团队决定先从此假设入手开始研究

该理论对成年人来说似乎是正确的,因为正常被试群组对人物眼睛的观察时间高于自闭症患者群体对人物眼睛的观察时间。但是研究结果表明在儿童被试组,正常儿童被试组对人物嘴部的观察时间要高于自闭症儿童被试组。 

A heatmap showing the attention distribution.

通过儿童与成年人眼动数据的逐帧对比,研究者发现,当视频中的人物开始讲话时,两个群体之间的数据有着显著的差异 。成年人通常会观察人物角色的眼睛(左图),而多数正常儿童则会关注人物的嘴部(中图)。在言语发展过程中,可能存在一段将语音与嘴部动作相关联的时期。当儿童积累了一定程度的经验后,他们就会去关注讲话者的眼睛来获取丰富的社交信息。假设关注重点从嘴部转移到眼睛的变化是根据年龄出现的,那么根据这种对眼睛/嘴部的观察时间来得到一种适用于各年龄的社交障碍的指标是不可能的。 

研究团队决定使用从Tobii眼动仪获得的所有可用的时间-空间眼动模式来构建一种指标。 

研究结论

为了将所有被试的时间维度眼动模式纳入分析中,研究团队使用了多维标度对数据进行了汇总。因此,如果一对被试中的时间-空间注视轨迹相似,则在聚类分析中他们两者间的距离会非常接近,反之亦然。因此,如果一组被试者的注视行为相似,将在二维平面上得到一个聚类,而注视行为有差异的将得到发散式的呈现结果。 

按此方式构建出出时间-空间注视模式图后,多数受控被试组都被分配到近中央区域的位置,而多数自闭症被试者则分布在周围区域(见右上的模式图,图中中心位置的“+”代表中值,可理解为观看视频刺激材料时最常规的观看方式)。因此控制组到“中央区域”的距离(多维标度距离)要小于自闭症被试组。研究结果显示出控制组的时间-空间注视模式是相似的,而自闭症被试组中,每名被试之间显示出不规则的注视行为。 

A graph with a gaze plot showing the attention distribution.

从MDS平面的中心距离,能够反应被试偏离标准时间-空间注视模式的程度,因此,该方法能够有效地将控制组与自闭症组儿童(87%)和成人(75%)区分开来。 

研究小组希望这个标准可以作为自闭症社会障碍的有效衡量标准,不仅适用于成人,也适用于儿童。 

研究团队还对患有特殊语言障碍(SLI)的被试采用了同样的方法,这一群体的语言发展迟缓,但没有社交障碍。在MDS平面上,区分SLI患者和对照组的准确率为80%。利用与MDS的中间值的距离,也有可能将患有特殊语言障碍的群体与自闭症参与者区分开来,并达到相同的准确性水平。最后,将患有特殊语言障碍的被试与对照组进行比较,发现患有特殊语言障碍的受试者比对照组更频繁地看嘴巴。 

通过分析观看本研究中提到的视频刺激的个体的注视模式,可以发现丰富的信息。通过提取这些信息,可以建立一种简单而有效的检测方法。在未来,同样的方法可以用于评估治疗方法的结果,如应用行为分析。 

参考文献 

1. Nakano, T. et al. Atypical gaze patterns in children and adults with autism spectrum disorders dissociated from developmental changes in gaze behaviour. Proc R Soc B277, 2935-43 (2010). 
2. Hosozawa, M., Tanaka, K., Shimizu, T., Nakano, T. & Kitazawa, S. How children with specific language impairment view social situations: An eye tracking study.pediatrics129, e1453-e1460 (2012).

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