Сравнивая Eye Отслеживание данных детей с высоким функционирования ASD, Коморбидные ADHD и элемента управления, наблюдая социальных видео
December 7th, 2018
Это качественный сравнительное исследование анализа eye отслеживание данных на первые моменты социальной видео сцен как трое участников: один с аутизмом спектра расстройства, один с Коморбидные расстройства внимания гиперактивности дефицита и один neurotypical элемент управления.
Метод слежения за глазами может помочь исследователям в области специальных образовательных потребностей изучить различия в производительности визуального внимания для детей с расстройствами аутистического спектра и без него, ASD, когда они просматриваются видео социальных сценариев. Основным преимуществом метода слежения за глазами является то, что глаз-взгляд пути и продолжительность фиксации зрения на различные соответствующие социальные стимулы могут быть захвачены, количественно, и по сравнению между детьми с аутизмом и без него. Визуальная демонстрация этого метода имеет решающее значение.
Поскольку шаги по выбору целевой области, представляющие интерес для видео для анализа, может быть трудно проиллюстрировать исключительно в письменном формате. Начните с сопровождения ребенка в комнату слежения за глазами и с ними сидеть перед 23-дюймовый цветной LCD монитор с глаз-трекер 60 сантиметров. Сядьте рядом с ребенком и поручите ему посмотреть на экран.
У другого научного следователя работать глаз-трекер с другой стороны перегородки. У ребенка смотреть калибровочные точки, которые устанавливают границы просмотра по всему экрану, как он захватывает движения глаз с помощью инфракрасной технологии отражения роговицы. После калибровки поручить участникам просматривать социальные видео один за другим, в то время как данные движения глаз засовывается во время просмотра.
Предоставьте им три социальных видео сценарий, чтобы посмотреть в общей сложности. После завершения эксперимента проанализируйте данные, сначала выбрав соответствующие контексту цели, такие как лицо или руки в их первоначальных 500 миллисекундах появления в каждой сцене видео в качестве областей, представляющих интерес, или AOIs. Наклеить этикетку AOIs в информационном поле на левой панели.
По завершении добавления и выбора AOIs в текущем кадре переместите курсоры в панели временной шкалы нижней панели на следующий кадр. Затем вручную отрегулируйте расположение и границу AOIs в каждом кадре видео в презентации видео программного обеспечения глаз-трекера, так как целевые области меняют каждый таймфрейм видео из-за движения людей или объектов по мере развития истории социального видео. Если некоторые существующие AOIs присутствуют в течение 500 миллисекунд в текущей сцене, или если они не имеют отношения к новому кадру в видео, нажмите правой кнопкой мыши на эти AOIs, чтобы отключить их в новом кадре.
Затем, чтобы провести статистический анализ индексов слежения за глазами, сначала выберите файл мультимедиа для анализа. Нажмите Проанализируйте выбранные средства массовой информации. Выберите описательную статистику и выберите зависимые меры в Metrics.
Затем выберите Записи в строках и выберите резюме AOI Media в столбцах. Выберите обновление для анализа моделей слежения за глазами. Наконец, создайте путь сканирования сцены из данных, выбрав визуализацию и Участок Gaze в программном обеспечении.
Выберите средства массовой информации и записи в левой панели для визуализации. В нижней временной шкале перемести нижний курсор к началу целевой сцены и перемести верхний курсор к концу целевой сцены. Убедитесь, что Accumulate выбран для поля данных, чтобы показать путь накопительного сканирования.
Затем, наконец, нажмите Экспорт и визуализация изображения, чтобы сохранить путь сканирования в качестве отдельного файла изображения. Здесь, цветные овалы являются областями, представляющими интерес. Например, лицо, глаза, рот, руки, мобильный телефон и сумка дамы, которые показывают первые моменты в одной из сцен в Video One.
Для социальной сцены синие точки прослеживают пути сканирования для нейро-типичного ребенка управления, и зеленые точки для ребенка ASD, и красные точки для ребенка ASD-ADHD. Точки на рисунке указывают расположение визуальных фиксаций. Первая продолжительность фиксации была больше для нейро-типичного ребенка, чем для детей ASD и ASD-ADHD.
Общая продолжительность фиксации была короче для ребенка ASD-ADHD, чем для нейро-типичного ребенка и ребенка ASD. Кроме того, общее число фиксации рассчитывает был крупнейшим для ребенка ASD, второй для нейро-типичный ребенок, и кратчайший для ASD-ADHD ребенка. Хотя глаз отслеживания доказательств подтверждает, что дети с ASD испытывают трудности в восприятии нескольких социальных стимулов одновременно и контекстуально, в то время как дети с сопутствующими ASD-ADHD, как правило, упустить важную сиюминутную информацию, что приводит их к недооценки социальных ситуаций.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Обзор
Это качественное сравнительное исследование случая анализирует данные трекирования глаз от трех участников: одного с расстройством аутистического спектра, одного с сопутствующим дефицитом внимания и гиперактивностью и одного нейротипичного контроля. Исследование направлено на изучение различий в визуальном внимании в социальных сценах видео.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Нейронаука
- Психология
- Особые образовательные потребности
Фон
- Методы трекирования глаз ценны для понимания визуального внимания.
- Различия в моделях взглядов могут указывать на различные способности к социальной обработке.
- Дети с аутизмом могут проявлять отличные поведенческие модели визуального внимания.
- Визуальные демонстрации методов трекирования глаз улучшают понимание.
Цель исследования
- Сравнить визуальное внимание у детей с аутизмом и без него.
- Количественно оценить пути взгляда и продолжительность фиксации на социальных стимулах.
- Проиллюстрировать метод трекирования глаз в образовательных целях.
Использованные методы
- Участники сидели перед монитором с трекером глаз.
- Были даны инструкции сосредоточиться на экране.
- Пути взгляда регистрировались во время просмотра видео.
- Данные анализировались для выявления различий в визуальном внимании.
Основные результаты
- Были наблюдены различные модели взглядов среди участников.
- Дети с аутизмом показали разную продолжительность фиксации по сравнению с контролем.
- Трекирование глаз эффективно выделило различия в визуальном внимании.
- Результаты подтверждают необходимость индивидуальных образовательных стратегий.
Выводы
- Трекирование глаз является полезным инструментом для изучения визуального внимания у детей.
- Понимание поведения взглядов может информировать интервенции для детей с аутизмом.
- Исследование подчеркивает важность визуальных стимулов в социальном обучении.
Часто задаваемые вопросы
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.
