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Medicine

自閉症幼児を追跡する目

Published: March 27, 2012 doi: 10.3791/3675

Summary

アイトラッキングは、長い間一般的に、開発個人の視線パターンを研究するために使用されてきたが、最近の技術の進歩は、自閉症を含む臨床集団、での使用がより実現可能にしました。自閉症のアイトラッキング子供たちは初期症状の症状への洞察を提供することができますが、それは方法論的課題が含まれます。ベストプラクティスの提案が提供されています。

Abstract

アクセス可能な商業目追跡システムの台頭は、心理学と精神医学研究での使用が急速に増加を煽っています。注視行動の直接の、詳細かつ客観的な尺度を提供することにより、アイトラッキングは、臨床集団で異常な知覚戦略を調べるための貴重なツールとなっており、疾患固有の特性1、2、早期発見を促進を識別するために使用されており、処理3を知らせる。特に、自閉症スペクトラム障害(ASD)の研究者は4月7日 、その研究のパラダイムにアイトラッキングを統合の恩恵を受けている。アイトラッキングは、主に、特に社会情報1,10-11の処理中に、障害のあるタスクのパフォーマンス8と異常な脳機能9のメカニズム明らかにするためにこれらの研究で使用されています。 ASDのお子様と大人のアイトラッキング、この分野での研究の優位性を構成しながら、それは初期の新興発達異常2,12-13を評価し、定量化するための非侵襲的なツールを提供しているので障害と幼児の研究に特に有用である可能性があります。 ASDの若い子どもたちとアイトラッキングを実装しかし、特定のタスクの要求と障害に関連する心理社会的な考慮から生じる準拠した動作と問題を含む固有の課題の数に関連付けられています。 ASDの幼い子供たちを目に追跡しながら、研究デザイン、データ収集と心理分析を最適化するため、このプロトコルでは、我々は詳細の方法論を考慮します。提供される推奨事項は、他の発達障害を持つ視標追跡子供のためのより広範に適用できるように設計されています。私たち自身の仕事から派生した教訓に基づいて、これらの分野におけるベストプラクティスのガイドラインを提供することによって、我々はデータを損なう可能性が一般的な落とし穴を回避しながら、他の研究者は、音の研究設計と解析の選択をお手伝いしたいと考えてASDまたは他の発達障害を持つアイトラッキング幼児ながら買収。

Protocol

1。アイ·トラッキング機器

アイトラッキングシステムの様々な市販されているが、ASDのシェアは、次の機能が幼児をテストする最も助長するものは、:

  1. まず第一に、目トラッカーは補正する場合、取得された視線データの整合性が損なわれる可能性が頭の動き、を考慮する必要があります。多くの古いシステムは顎安静やヘッドマウントシステム( 図1を参照)の使用を介してヘッドの安定化を介して正確なトラッキングを保証しながら、これらのオプションは、頭の動きを制限するための努力を抵抗するかもしれない幼児のための理想的なアイトラッキング·ソリューションではありません、または彼らの上に置か機器を持っています。幸いなことに、ほとんどの近代的な商業赤外線ビデオアイトラッキングシステムは、マイナーな頭部の動きに弾力性のある角膜の反射に基づいて基準システムを使用しています。統合またはリモートヘッド·トラッキング·ソリューションが好ましい提供し、現在広く、アイトラッキングシステム利用できるLY。
  2. テストセッションに干渉しない控えめなアイトラッキングシステムは、ASDの子どもたちをテストするために推奨されています。 、またはテーブルトップバージョン(例えば、Tobii技術TX300、X120、応用科学基礎研究所モデルD6光学、これらは、ディスプレイモニタ(SensoMotoricインスツルメンツのモデルRED500など、Tobii技術モデルTX300、T60XL、またはT120)に統合されているモデルになります、SR研究モデルEyeLink 1000)参加者の範囲内で目立たないように配置されます。テーブルトップバージョンが特定の画面サイズにロックされていないので、それらは増加した方法論的な柔軟性を提供し、あまり自動化されており、多くの手動調整が必要な場合があります。
  3. 研究者はまた、彼らの研​​究課題に対処するための適切なサンプリングレートとアイトラッキング·システムを選択する必要があります。ほとんどの角膜反射アイトラッキングシステムは、幼児の知覚PATTを調べるために十分である50 Hzの最小サンプリング·レート(すなわち、1秒あたり50データポイント)を、持っている静止画像13およびダイナミックビデオ10の、その視覚的なスキャン中erns。しかし、微妙な眼球の動作14(例えば、スムーズ追求、ゲイン、および/ ​​または明示的なサッカー)に興味がある研究者はより高いサンプリング·レート(すなわち、≥250 Hz)を持つシステムに投資したくなるでしょう。いくつかのサンプリングレートのオプションを可能にするいくつかのシステムでは、高いサンプリングレートは、しばしば、それがより困難にアイトラッキングの範囲内で運動子を維持するために作る、頭の動きの自由を犠牲にして有効になっていることに注意してください。より高いフレームレートは通常、カメラから得られた画像をトリミングすることによって達成されるビデオデータの高速サンプリングと処理が必要になります。これにより、許容される頭の動きの範囲を減少させるビューの使用されるフ​​ィールドの削減この結果、。異なるサンプリングレートのオプションを提供するシステムを使用して研究者が研究の質問に対処するために十分な高さが期待されるレベルを可能にするために十分に低いものを選択する必要があります頭の動きである。

2。テスト環境と刺激

  1. まばらな部屋の装飾は、子どもの注意が表示され外側に描画されている可能性を最小限に抑えるために、即座にアイトラッキングの環境を推奨します。同様に、薄暗い部屋では、競合する非表示の刺激の顕著性を減らすことができます。
  2. ASDのいくつかの子供たちは視覚的および/または聴覚過敏症が発生する可能性がありますので、しかし、研究者はこれらの嫌悪かもしれないので、ディスプレイの明るさを高め、完全に暗い部屋でテストしたり、プレゼンテーションで過度に騒々しいまたは耳障りな音の効果を含めないようにする必要がありASDと縮小試験に準拠した結果といくつかの子供たちのために。これは使用の視線追跡装置に応じて異なる場合もありますが暗い環境でも、追跡するために瞳孔がより困難にすることができます瞳孔拡張を高める可能性があります。ほとんどの場合、標準的なオフィスの照明をお勧めします。
  3. furtheするrは、ディスプレイから離れて気を取られて、子供の可能性を減らす、実験者は参加する子供には見えないはずです。これはアイトラッキングステーションと実験 - 有人のホストコンピュータの間にパーティションを配置することによって、あるいは単に参加者からのビューの実験を配置することによって達成されるかもしれません。番目のカメラは、実験者はこのような状況で参加者のビューを保持することができます。参加者のそのビデオは実験監視のためのホストコンピュータにリアルタイムで中継されるので、実際には、いくつかの商用アイトラッカーは、ディスプレイ内のカメラを統合することができます。

3。手順

  1. 特に幼児、ASDを有するものは、新規なテスト環境を経験を心配かもしれません。前の親しみやすさのテスト領域を持つ、そして/または、実験者がこれらの感情を和らげるのに役立つかもしれませんが、これは常に可能ではありません。最低でも、不安子供は、親またはfamiliを添付しなければならないテストセッション全体のARの大人。いくつかのケースでは、研究者は子供が新しい環境に対応になりながら、患者となるように調製する必要があります。
  2. テストセッションを開始する前に、実験者は、ディスプレイモニタで遊ぶ子供たちのビデオや漫画を持っているのを選ぶかもしれません。これは多くの場合、また、テストのディスプレイに向けられている注意を確保しながら、子どもが安心してより多くを感じさせることができます。実験者は、直接キャリブレーション·シーケンスにアイトラッキング範囲と遷移内の子を配置するために、子供のキャプチャ注目を活用することができます。
  3. 子供のための座席にかかわらず、高さと姿勢のすべての子供たちは、アイトラッキングの範囲内に配置することができることを保証するために垂直方向の調整を許可する必要があります。ディスプレイから椅子の距離が画面のサイズと希望する視覚的な角度に依存しますが、椅子の高さは子供の身長に基づいて、sのようにラインを調整する必要がありますIGHTは、すべての参加者間で標準化されています。すべての子供たちはまったく同じように椅子に座っていないので、少し参加者-表示するには、それぞれの子どもが質の高いデータを取得するための画面から最適な距離に位置していることを確認するために、距離を調整することもしばしば必要です。 。この距離は、アイトラッキングの製造元によって指定されると、最も簡単に携帯椅子を使用することによって達成されています。
  4. 十分に小さい場合は、実験者は、最初の調整可能なリフトや調節可能な高さのオフィスの椅子に取り付けるポータブル高い椅子に座屈車の座席に一人で座って、子供を持つことを試みるかもしれません。我々はまた、位置に容易であり、データが失われる可能性があり移動性を制限することができますように、特に教室や自宅の設定で以前にそれを使用している子供たちと、Riftonの椅子を使用して成功を収めている。
  5. 介護者の膝に座っている間だけに準拠したまま、またはボディが介護者のCAをサポートする必要とする人の子供たちnは、提供しても発生し、または標準化された距離のパラメータ内の子を配置するために低下させることができるオフィスチェアにおける介護者の座り込みを持つことで対応できます。このセットアップの例については、 図2を参照してください。ラップ対椅子に座っに関する統計は、常に可能な交絡を解析するために小売販売されるべきである。唯一の子の目はアイトラッカーによって買収されていることを確認するために、研究者は、介護者は赤外線ブロッキングまたは不透明なサングラスを着用するか、単にテスト中に彼らの目を閉じてするように指示した可能性があります。介護者もまだあると口頭または非口頭でのテスト手順の間に子供との通信を控えるように指示する必要があります。

図1
図1ヘッドマウントアイトラッキングシステムです。

図2
図2。

  1. 許可された頭の動きの範囲内で参加者の目を表示するウィンドウで、実験を提供するアイトラッキング·システムでは、子供の目はアイトラッカーは、イメージを保持するという可能性を高めるために、ウィンドウの中央に配置する必要があります目のも、テスト中の子slouches、まっすぐまたは揺れた場合。
  2. 一度適切に配置され、実験者は、校正手順を開始する必要があります。 ASDの子供たちは、画面上の特定の場所(多くのキャリブレーション·シーケンスのために典型的であるとして)を見て口頭での指示に従うことができない、あるいは不本意かもしれませんので、音を伴う動的な刺激の使用は、より効果的に注目を集めるため、可能性がありますより正確な視線データインチ通常は、5点の配列は維持するのに十分短いです。また、正確な校正を提供しながら、子どもの注意が必要です。 9点のキャリブレーションは、青年および成人での調査のために典型的である一方、幼児の視線追跡研究では、多くの場合、わずか2ポイントキャリブレーションを採用しています。
  3. 実験者は最小限のタスクの要求(例えば、受動的視聴のタスク)があり、簡潔で説得力のあるタスクを設計することにより、テスト時にディスプレイへの子どもの視覚的注意を最大限に高めることができます。さらに、付随する効果音(キャリブレーションシーケンス中に使用されているものと多分似ています)と相互刺激のアニメーションを含めて、注意を経過した子供のための表示に注意してリダイレクトすることができます。さらに、事前に定義された場所で、この間の刺激のアニメーションを配置すると、すべての視覚的なスキャンパターンは、すべての参加者のために同じ場所で始まるようにすることができます。
  4. 研究課題が長い場合には、実験者は、校正のドリフトが発生しているかどうかを判断するために "アンカー"として、この間刺激のアニメーションを使用することができます。 Typicallドリフトが視角の3度を超えた場合、yは、再キャリブレーションが投与されるべきである。さらに、複数のタスクまたは試験が含まれている場合、再キャリブレーションは、テストの過程でドリフトを除去するために、それぞれの間で推奨されます。

4。分析

  1. ほとんどのアイトラッキングシステムが特徴インデックスとともに最小、タイムスタンプについてのポイントのX座標とY座標(時には両眼用)、ディスプレイや刺激からの距離に含まれる生データ·ファイルを得るイベントや刺激提示の変化。一部のソフトウェアプログラムはまた、瞳孔径と固定メトリックに関する情報が得られます。
  2. 一生データの膨大な量を凝縮して選択する方法研究課題によって決定されます。最も多くの目標は、固定密度および/または眼球運動ダイナミクスのメトリックを特徴付けることである。これらの構造が特徴とされた後しかし、そのような注意やメモリなどの上位のコンストラクトは、仕様の下で調べることができます。国総研設計条件。
  3. 固定密度:時間と空間情報:多くの異なるアルゴリズムが固定密度の15を特徴づけることがありますが、すべては2つの主要コンポーネントを分析します。これらのパラメータは、しばしば研究の質問によって固定されていますが、例えば、固定は、少なくとも100ミリ秒のための視覚的な角度の1°の直径内に残っている点のポイントとして定義することができます。一般的な従属変数は、注視回数、注視の平均持続時間、および総固定時間、空間配置および/ ​​または個々の注視の配列(すなわち、スキャン·パス)16が含まれます
  4. 固定分析は、しばしば事前に定義された "観光エリア"(AOI)内で実施されています。研究者は、ASDの有無にかかわらず子どもたちが最初に固執するのAOIsに、特定のAOIs(例えば、顔の目のように)それらの固定時間で、その待ち時間を異なる、またはその視線のパターンでAOIsの間でシフトするかどうかに興味がある可能性があります。さらに、メトリックがリストされている4.3でまたAOIの分析に適用することができます。
  5. 特にASD、注目を維持する上で障害を持つものと子供たちは、しばしばコントロールより不足している視線データを示す。これは、画面上の刺激に起因する以下の視覚的注意を発生したり(時には過度に明るいディスプレイ、または暗すぎるテスト環境によって生成される)過度の点滅によって可能性があります。グループ間のデータの相違がないために制御するために、研究者は、欠落したデータで混乱することができる絶対値の代わりに画面上の注視時間の割合として分析を行うことをお勧めします。さらに、不十分なサンプリングに起因する信頼性の低いデータを保護するために、研究者は最終的なサンプルに含まれているすべての参加者が "最小時間"カットオフを渡すことを要求する必要があります。このカットオフの特異性は、研究によってではなく、記録されたデータよりも不足している以上を考慮する必要があります容疑者と一般参加者で異なります。
  6. 固定分析とは対照的に、速度ベースのアルゴリズムでは、chを組み込むその後のレコーディングの間のユークリッド距離でアンジュ、主に眼球運動に焦点を当てています。眼球運動は、速度(距離/時間)が一定のしきい値を超えたときに表示されます。同時録音が指定した期間については、この速度のしきい値を超えない場合は、固定が示されています。
  7. 動眼神経ダイナミクス:ダイナミクス眼の特性は、目の位置と目の動きの微妙な変化に十分に敏感である、高いサンプリングアイトラッキングシステムが必要です。多くの従属変数は、サッケード、眼のドリフト、追求、眼球運動の速度に応じてすべてのインデックスの残りの部分を含む眼球運動ダイナミクスの範囲内で調査することができますが。この速度を特徴付けるは2つのプロパティ(すなわち、距離と時間)に基づいており、したがって、サッカード速度、サッカードの振幅の分布やパターンの分布やパターンの分布またはパターンを含む眼球運動ダイナミクスのその他のプロパティの検査を可能にされていサッカーduratイオンと同様に、サッカーとサッカード終了の精度(すなわち、ゲイン)の待ち時間。一般的なパラダイムは、視覚的に導かれるサッカーのタスク、抗サッケードタスク、メモリガイドサッカータスク、および予測サッカードのタスクが含まれています。7、17の現存する文献が興味を持って研究18-20利益を得ることができる眼球運動ダイナミクスの研究の大きな体を含んでいます。

5。代表的な結果

図3
図3図3は、我々のグループによる研究で生成された固定のマップを表しています。 ASDを持つ単一の子が紫の円で示されている個々の執着、静止画像を見ながら、ここで示されています。これと同様のタスクから執着は、ASDの有無にかかわらず子どもたちがさまざまなAOIsへの視覚的注意で異なるかどうかを判断するために、参加者全体で分析されます。

図4 図4図4を含む、上記の手順の多くを含む最終製品の一例を表しています。1)生の視線データを2に固定フィルタを適用)を割り当てる凝視は、特定のAOIsに、3)のパターンを凝縮して比較一般的に(TD)子供の開発のグループとASDを持つ子どものグループ全体の凝視。具体的には、この図は、視覚探索のパラダイム内では、ASDの子どもたちがより少ない社会的なイメージがTDの子供たちはときに "ハイ自閉症インタレスト"(HAI)のオブジェクトが同時に表示されます(すなわち、凝視)を探ることを示しています。 "低自閉症インタレスト"(LAI)のオブジェクトは社会的刺激が提示された場合、しかし、社会的イメージの探求は、ASDの社会的注目が競合する刺激の相対的な顕現性に基づいて変調されていることを示唆し、群間に有意差はありません21。

Discussion

精神疾患の知覚特性を調べるための客観的かつアクセス可能なツールとして、アイトラッキングの出現は、ASDの臨床的特徴に寄与する異常な視覚的注意と眼球運動パターンの研究を促進しています。この作品の特に有望なアプリケーションは、障害の早期新興発達のメカニズムをキャプチャするためにASDの幼い子供たちを勉強してきました。この年齢群での調査は、伝統的な行動パラダイムとそう、早くコースとASDの特性を照らすために重要であるが、しばしば、この集団内に存在する社会とのコミュニケーション障害を与えられた挑戦されています。アイトラッキングは、視覚的な好みと注視行動の直接的かつ定量的な尺度を提供することによって、これらのタスクの要求のいくつかを軽減することができます。最終的に、このアプローチでは、ASDの開発において重要な期間中に重要な情報を明らかにするプロセスthaのを助けるかもしれない順番にtは早期発見と介入の取り組みを知らせることができます。

これらの利点にもかかわらず、ASDのアイトラッキング若い子供たちは方​​法論的課題の数によって複雑になっています。この人口とアイトラッキングを実装するための現在のプロトコルの詳細なガイドライン。ここで説明する提案は、特に一般的であり、市販の角膜反射アイトラッキングシステムでは、参加者の動きを制限しないとヘッドの動きを補正することができるものに限定されていますが、興味のある研究者のために一般的な命令を提供するように設計されています。最適設計は、しばしば特定の勉強されていますが、一般的な推奨事項は、機器を選択すると、この集団を研究して障害や潜在的な気晴らしを最小限に抑える手順を実施し、適切な分析的な戦略を追求するために資するあるテスト環境の作成が含まれます。

このような慣行の採用は、アイトラッキング調査を促進することがありますASDの初期症状の症状を調べることを目的としたが、彼 ​​らはまた、幼児22と同様に、自閉症以外の発達障害児を含むより広範な視標追跡幼児、に興味がある研究グループに関係する可能性があります。さらに、研究者はpsychobiological応答のより包括的なプロファイルを提供するために、脳波、皮膚電気伝導度と心拍数の監視などの他の生理学的な措置、とアイトラッキングを組み込むことにより、これらの勧告に基づいて構築することができます。モバイルアイトラッキングシステムの可用性を高めるには、ライブの社会的相互作用を含む、より生態学的に有効なコンテキストにASDの視線挙動の研究を拡張する可能性を高めます。これらの革新的なデザインは、今後数年間で人気が上昇すると予想されています。

Disclosures

著者らは、開示するものと利害の衝突はありません。

Acknowledgments

我々は、テキサス大学ダラス校でコミュニケーション障害のためのキャリアーセンターで私たちの視線追跡研究に参加し、発達障害のUNCノースカロライナ大学で、すべての子どもと保護者に感謝します。

N.サソンは、研究リソース(NCRR)、国立衛生研究所のコンポーネントのためのナショナルセンターからのグラント番号UL1RR024982と題し、 "北、中央テキサス州の臨床およびトランスレーショナル科学イニシアティブ"(ミルトンパッカー、MD、PI)によってサポートされていました(NIH)とNIHロードマップ医学研究のため、その内容はもっぱら著者の責任であり、必ずしもNCRRまたはNIHの公式見解を表すものではありません。 NCRRに関する情報はで入手できますhttp://www.ncrr.nih.gov/ 。リエンジニアリング臨床研究エンタープライズに関する情報は以下から入手できます。ranslational.asp "> http://nihroadmap.nih.gov/clinicalresearch/overview-translational.asp。

J. Elisonは、発達科学、UNCセンターにおける人間開発上のカロライナ·コンソーシアムへのNICHDからNRSA賞(5-T32-HD007376)によってサポートされていました。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Eye-tracker Tobii Tobii 60XL A stand-alone corneal reflection based system. Eye-tracker is integrated into 24" TFT widescreen monitor. Records at 60Hz. Shown in Figure 2. This is one of several systems that allows for head motion (in this case, within a cubic space of 40x20x27cm from a distance of 60cm, while retaining an average accuracy of ~0.5° of visual angle).
Eye-tracker Control Software Tobii Tobii Studio v. 2.1.14
Fixation Analysis Program Tobii Tobii Studio v. 2.1.14 Fixation analysis in Figure 3 generated using this program. Output in Figure 4 generated in external software.

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