Confronto dei dati di Eye-tracking dei bambini con autismo ad alto funzionamento, del Comorbid ADHD e di un controllo guardando video sociali
7 dicembre 2018
Questa è un'analisi qualitativa comparata caso studio di eye tracking dati sui primi momenti di sociale scene video come visualizzato da tre partecipanti: uno con disturbo dello spettro autistico, uno con disturbo da deficit-iperattività di attenzione del comorbid e uno controllo neurotipici.
Il metodo di tracciamento oculare può aiutare i ricercatori nel campo delle esigenze educative speciali a esplorare le differenze nelle prestazioni di attenzione visiva per i bambini con e senza disturbi dello spettro autistico, ASD, quando visualizzano video di scenari sociali. Il vantaggio principale della tecnica di tracciamento oculare è che i percorsi occhi-sguardo e le durate di fissazione della vista su vari stimoli sociali rilevanti possono essere catturati, quantificati e confrontati tra bambini con e senza autismo. La dimostrazione visiva di questo metodo è fondamentale.
Poiché i passaggi per la scelta dell'area di destinazione di interesse nel video per l'analisi, possono essere difficili da illustrare puramente in formato scritto. Inizia, scortando il bambino nella stanza di tracciamento oculare e facendolo sedere davanti al monitor LCD a colori da 23 pollici con l'eye-tracker a 60 centimetri di distanza. Siediti accanto al bambino e istruisilo a guardare lo schermo.
Fare in modo che un altro ricercatore operi l'eye-tracker dall'altra parte della partizione. Fai in modo che il bambino guardi i punti di calibrazione che impostano i limiti di visualizzazione attraverso lo schermo mentre cattura i movimenti degli occhi utilizzando la tecnologia di riflettanza corneale a infrarossi. Dopo la calibrazione, istruisci i partecipanti a visualizzare i video social uno dopo l'altro, mentre i dati sul movimento degli occhi vengono acquisiti durante la visualizzazione.
Fornisci loro tre video di scenari social da guardare in totale. Una volta completato l'esperimento, analizza i dati scegliendo prima le destinazioni rilevanti per il contesto, ad esempio il viso o le mani nei 500 millisecondi iniziali di aspetto in ogni scena del video come aree di interesse o AOI. Etichettare gli AOI nella casella delle informazioni sul pannello sinistro.
Al termine dell'aggiunta e della selezione degli AOI nel fotogramma corrente, spostate i cursori nella barra della timeline nel pannello inferiore al fotogramma successivo. Quindi, regola manualmente la posizione e il limite degli AOI in ogni fotogramma del video nel software video di presentazione dell'eye-tracker, poiché le aree di destinazione cambiano ogni intervallo di tempo del video a causa del movimento delle persone o degli oggetti man mano che si sviluppa la storia del video social. Se alcuni AOI esistenti sono presenti per 500 millisecondi nella scena corrente o se non sono rilevanti nel nuovo fotogramma del video, fare clic con il pulsante destro del mouse su questi AOI per disattivarli nel nuovo fotogramma.
Quindi, per eseguire un'analisi statistica degli indici di tracciamento oculare, scegliere prima il file multimediale per l'analisi. Fare clic su Analizza il supporto selezionato. Scegliere le statistiche descrittive e selezionare le misure dipendenti in Metriche.
Quindi, scegliere Registrazioni in righe e selezionare Riepilogo multimediale AOI in Colonne. Selezionate Aggiorna (Update) per analizzare i modelli di tracciamento oculare. Infine, creare il percorso di scansione di una scena dai dati scegliendo Visualizzazione e Trama dello sguardo nel software.
Selezionare i supporti e le registrazioni nel pannello sinistro per la visualizzazione. Nella sequenza temporale inferiore spostare il cursore inferiore all'inizio della scena di destinazione e spostare il cursore superiore alla fine della scena di destinazione. Assicurarsi che l'opzione Accumula sia scelta per il campo dati per visualizzare il percorso di analisi cumulativo.
Infine, fare clic su Esporta e visualizzazione immagine per salvare il percorso di analisi come file di immagine separato. Qui, gli ovali colorati sono le aree di interesse. Ad esempio, il viso, gli occhi, la bocca, le mani, il telefono cellulare e la borsa della signora, che mostrano i primi momenti di una delle scene di Video One.
Per una scena sociale, i punti blu tracciano i percorsi di scansione per il bambino di controllo neuro-tipico e i punti verdi per il bambino ASD e i punti rossi per il bambino ASD-ADHD. I punti nella figura indicano le posizioni delle fissazioni visive. La prima durata di fissazione è stata più lunga per il bambino neuro-tipico che per i bambini ASD e ASD-ADHD.
La durata totale di fissazione era più breve per il bambino ASD-ADHD, che sia per il bambino neuro-tipico che per il bambino ASD. Inoltre, il numero totale di conteggi di fissazione era il più grande per il bambino ASD, il secondo per il bambino neuro-tipico e il più breve per il bambino ASD-ADHD. Mentre le prove di tracciamento oculare confermano che i bambini con ASD hanno difficoltà a percepire più stimoli sociali contemporaneamente e contestualmente, mentre i bambini con ASD-ADHD comorbid tendono a perdere importanti informazioni momentanee, il che li porta a giudicare erroneamente le situazioni sociali.
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Panoramica
Questo studio di caso comparativo qualitativo analizza i dati di eye-tracking di tre partecipanti: uno con disturbo dello spettro autistico, uno con disturbo da deficit di attenzione/iperattività comorbito, e uno controllo neurotipico. Lo studio mira a esplorare le differenze nell'attenzione visiva nelle scene video sociali.
Componenti principali dello studio
Area della scienza
- Neuroscienza
- Psicologia
- Bisogno Educativo Speciale
Contesto
- I metodi di eye-tracking sono preziosi per comprendere l'attenzione visiva.
- Le differenze nei modelli di sguardo possono indicare diverse capacità di elaborazione sociale.
- I bambini con autismo possono mostrare comportamenti di attenzione visiva distinti.
- Le dimostrazioni visive delle tecniche di eye-tracking migliorano la comprensione.
Obiettivo dello studio
- Confrontare l'attenzione visiva nei bambini con e senza autismo.
- Quantificare i percorsi di sguardo e le durate di fissazione sugli stimoli sociali.
- Illustrare il metodo di eye-tracking a fini educativi.
Metodi utilizzati
- I partecipanti erano seduti di fronte a un monitor con un eye-tracker.
- È stato dato l'incarico di concentrarsi sullo schermo.
- I percorsi di sguardo sono stati registrati durante la visione del video.
- I dati sono stati analizzati per identificare differenze nell'attenzione visiva.
Risultati principali
- Sono stati osservati modelli di sguardo distinti tra i partecipanti.
- I bambini con autismo hanno mostrato durate di fissazione diverse rispetto ai controlli.
- L'eye-tracking ha efficacemente evidenziato le differenze nell'attenzione visiva.
- I risultati supportano la necessità di strategie educative personalizzate.
Conclusioni
- L'eye-tracking è uno strumento utile per studiare l'attenzione visiva nei bambini.
- Comprendere il comportamento dello sguardo può informare gli interventi per l'autismo.
- Lo studio sottolinea l'importanza degli stimoli visivi nell'apprendimento sociale.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
Eye-tracking provides a quantitative, video-based method to assess social attention deficits in neurodevelopmental disorders, supporting early target validation in CNS drug discovery. By capturing dynamic gaze patterns during naturalistic social viewing, the method enables mechanistic de-risking of therapeutic hypotheses related to social processing pathways. This approach enhances predictive confidence in preclinical models by aligning behavioral endpoints with clinically relevant symptomatology.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying attentional biases toward or away from socially relevant stimuli such as faces, eyes, and gestures.
- Operational Value: Supports biological de-risking through objective, reproducible measurement of visual attention in disease-relevant systems.
- Predictive Value: Facilitates portfolio triage by identifying compounds that normalize aberrant gaze patterns in ASD and comorbid ADHD models.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares validated eye-tracking paradigms for high-throughput screening of pharmacological agents affecting social attention.
- Quantitative Outputs: Generates scalable, metrics-driven readouts including fixation duration, fixation count, and gaze shift frequency across predefined AOIs.
- Platform Reuse: Enables cross-study standardization through consistent AOI labeling and timeline-based analysis workflows.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Models core social attentional deficits in ASD and comorbid ADHD using ecologically valid social video stimuli.
- Translational Continuity: Bridges discovery and preclinical validation by aligning gaze biomarkers with clinical endpoints of social functioning.
- Risk-Adjusted Advancement: Informs go/no-go decisions based on dose-responsive changes in attentional performance during social scene viewing.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from target hypothesis testing through lead optimization, particularly for CNS programs targeting social cognition domains.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification by linking attentional deficits to neural circuits involved in social perception and executive function.
- Screening: Delivers assay-ready, quantitative gaze metrics that enable reliable compound evaluation across treatment conditions.
- Analytics: Provides statistical outputs such as mean fixation duration and fixation count to compare attentional engagement across genotypes or treatment groups.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity through gaze-based biomarkers predictive of social intervention response.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable behavioral phenotyping platform across multiple neurodevelopmental indications.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing mechanistic ambiguity in social attention pathways.
- Operational Value: Ensures standardization and reproducibility through frame-by-frame AOI tracking and software-driven analysis.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early identification of biologically active compounds.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization via objective, translatable endpoints in social cognition.
Implementation Considerations
- Requires expertise in experimental design, eye-tracker calibration, and behavioral neuroscience.
- Dependent on infrared corneal reflectance eye-tracking systems and video presentation software with AOI tracking capabilities.
- Necessitates cross-team standardization of AOI definition and timeline-based analysis protocols.
- Involves adaptation considerations when applying the paradigm across different age groups, stimulus types, or comorbid conditions.
- Limited by manual AOI adjustment per frame, which may affect scalability without automated tracking solutions.
