Summary
这是对三个参与者观看的社会视频场景最初眼动数据的定性比较案例分析: 一个是自闭症谱系障碍患者, 一个是合并注意力缺陷多动障碍患者, 一个是神经典型的控制。
Abstract
自闭症谱系障碍 (asd) 的儿童已知有感官感知的处理缺陷, 削弱他们在日常生活环境中参与和感知社会刺激的能力。由于日常社交事件由社会信息的微妙动态变化组成, 任何未能注意或处理微妙的人类非语言暗示, 如面部表情、姿势和手势, 都可能导致不适当的社会交往。传统的基于静态社交场景的行为评级量表或评估工具在捕捉社会场景中的瞬间变化方面存在局限性。因此, 最好采用眼动追踪评估, 以基于视频的方式进行眼动检查, 以增强临床观察。在这项研究中, 利用单例比较设计, 收集了三名参与者的眼动追踪数据, 其中一名是自闭症谱系障碍 (asd) 儿童, 另一名患有合并注意力的缺陷多动症 (adhd) 和神经典型对照当他们观看社交场景的视频。眼动追踪实验帮助回答了一个研究问题: 三位参与者的社会注意力有何不同？通过预先定义感兴趣的领域 (aoi), 他们对相关或不相关的社会刺激的视觉关注, 每个参与者对视频中出现的第一个社会刺激的关注速度, 每个参与者持续关注这些刺激的时间有多长在基于视频的眼动追踪实验中, 捕获、比较和分析了在同一社交场景中同时出现的多种社会刺激之间的注视变化。
Introduction
根据结构化观察评估和家长访谈的传统行为证据, 已知患有泛自闭症障碍的人在社会传播中存在行为缺陷。此外, 感觉处理异常最近已被纳入 asd1 的 dsm-5 诊断标准.社会信息处理涉及社会信息处理的较低层次感知处理和更高层次的社会认知处理。感官感知处理是指关注社会刺激并在短期记忆库中对其进行编码以进行即时检索和响应规划的能力, 而社会认知处理则是指通过以下方式对社会信息进行解释:社会推理和解决问题2,3。因此, 社会信息处理不足往往导致其他心理行为特征, 如社交焦虑和注意力不集中。这可以用注意力缺陷多动障碍 (adhd) 泛自体率高的泛型流行率来说明。asd 中注意力缺陷多动障碍的合并症范围估计为30% 至 80%, 而注意力缺陷多动障碍中存在的合并症 asd 估计为20% 至 50%4。
提出了两个主要的假设来解释社会信息处理方面的缺陷, 即增强感知功能和薄弱的中心一致性 (wcc)。epf 指的是泛自闭症障碍患者对特定部分的过度关注或专注, 而世界基督教协进会则指的是他们的弱点, 通过汇集第5部分的元素间关系来得出整体的本质。这两个理论框架都证明, 它们未能在全球范围内配置或处理在有限的社会背景下同时呈现的多重刺激 6,7。在早期的一项使用静态面部表情照片的人脸情感识别研究中, 发现 asd 组倾向于使用 epf 显示面部特征 (如口腔形状) 的局部处理, 但在配置上似乎较弱处理, 这需要汇集 wcc 所假设的更抽象的感知概念, 例如多个面部成分之间的空间关系 (例如, 眉毛之间的距离和眼睛注视的强度)9,10。
由于每天的社交剧集包括社会信息的动态瞬间微妙变化, 任何未能出席或参与感官感知处理微妙的人类非语言暗示, 如面部表情, 姿势和手势, 以及理解不同社会刺激的关系可能导致不适当的社会认知处理。眼动追踪实验越来越多地被用来补充社会信息处理研究中的临床观察。眼动追踪数据, 以扫描模式、视觉固定计数和视觉持续时间的形式, 一直是调查 asd11、12、13、14中社会信息处理的主要生物标志物 ,15。
在这项研究中, 我们说明了使用眼动追踪技术来调查两个参与者与 asd 和 asd-注意力缺陷多动障碍处理社会视频场景的第一时刻不同于神经典型的孩子。眼动追踪设备在观看过程中捕获四个主要指标: 视觉固定的数量、第一固定时间、总固定持续时间以及空间排列和固定点序列形式的扫描路径模式。这样, 每个参与者第一次出现在社交场景中, 对 aoi 预定的视听刺激的关注速度有多快, 他们继续看这些 aoi 的时间有多长, 他们的目光在同时出现在同一场景中的多个 aoi 之间发生了怎样的变化社交场景可以被捕捉到。在第一个时刻 (即500 毫秒) 和扫描路径的轨迹中固定 aoi 的任何延迟都为数据分析提供了重要证据。报告了使用这一范式对这一单一案例比较研究进行定性分析的代表性结果。
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Protocol
在香港一所小学及一个儿童服务中心的招聘过程中, 获得家长和参与者的同意, 这项研究获得了香港教育大学大学伦理审查委员会的批准。
1. 使用基于视频的评估
- 制作几个大约一分钟的社交视频, 其中包括在社交环境中涉及几个人的日常生活场景 (图 1)。
- 制作几个社交视频, 大约一分钟, 包括在社会背景下涉及几个人的日常生活场景。对于我们案例研究中的三个孩子, 每个孩子都看了同样的三个视频。第一个视频演示了以下社交场景。在拥挤的自助餐厅里, 一名学生发现了一个无人坐的座位, 座位上同时坐着一位正在打电话的女士, 并将她的包放在座位上, 却没有意识到他的要求 (图 1)。第二个视频演示了以下社交场景。学生们正在下棋, 而一个不熟悉的学生走得太近了, 不能看他们玩游戏。第三个视频演示了以下社交场景。当一个男孩的朋友不小心从桌子上的杯子里倒水的时候, 他的画就毁了。
- 对所有视频进行专家评审。选择那些专家们最认同的社会场景, 通过他们的表情和手势来包含演员的意图、情绪和想法。
2. 参加者的征聘
- 从符合研究包含标准的参与者中, 使用他们的医学诊断报告和 raen 标准进步的百分位数来选择并匹配符合 asd、asd-注意力缺陷多动障碍和神经典型对照的参与者矩阵16。
- 将他们的乌鸦百分位数分数转换为五百分位数。选择在二级或三级 (平均) 上表演的参与者, 而不包括在一级 (高于平均水平) 或在四级 (低于平均水平) 得分的参与者。
3. 眼动追踪实验
-
实验设置
- 在眼动追踪室的一侧, 在屏幕分辨率为 1920 x 1080 像素的23英寸彩色 lcd 显示器上显示视频, 使用眼动仪距离参与者约60厘米。让研究员操作眼动仪从眼睛追踪室的另一侧 (图 2)。
- 让另一位研究人员坐在参与者旁边, 并指示参与者查看监视器的屏幕。将显示器放在孩子前面的分区另一侧, 然后连接到眼动仪。眼动追踪设备的选择、测试环境和设置程序之前讨论了17。
-
校准过程
- 通过使用红外角膜反射技术捕捉眼球运动, 指导参与者观看设置屏幕上视角的校准点。如果所有的绿点或线都位于灰圆点内, 则可以正确地进行校准。
- 如果某些绿点或线条不在灰圆点内, 请重复校准。
-
观看视频
- 指示参与者一个接一个地观看社交视频, 并在使用眼动仪查看过程中捕获他们的眼动数据。
4. 数据分析
- 定义并建立 aoi 中的第一时刻固定。
- 选择与上下文相关的目标 (面、手、目标对象等) 在视频的每个场景中的最初500毫秒的外观为 aoi (图 3), 并在左侧面板的信息框中标记 aoi。
- 在当前帧中完成 aoi 的添加和选择后, 将底部面板的时间轴栏中的光标移动到下一帧。
- 在眼动仪的演示视频软件中, 随着视频每个时间范围内目标区域的变化, 随着视频中人员或对象作为社交视频开发故事的移动而发生变化, 调整视频每个帧中 aoi 的位置和边界埃洛普斯。
- 单击顶部面板上的"选择"按钮, 并在必要时将新的 aoi 添加到新场景中。如果某些现有 aoi 在当前场景中存在500毫秒 (可以在左下角面板中检查视频的时间戳), 或者如果它们在视频中的新帧中不相关, 请右键单击这些 aoi 以在新帧中停用它们。
- 对眼动追踪指数进行统计分析。按照下面所述的眼动仪上的统计数据处理步骤进行操作。
- 选择孩子们的录音。
- 选择媒体文件进行分析。
- 从可用视频中选择。
- 单击 "分析选定的媒体"。
- 选择描述性统计信息(例如, 总和)。
- 在指标中选择相关度量 (例如, 第一次固定持续时间、访问计数)。
- 选择"行中的录制".
- 在列中选择 aoi媒体摘要。
- 单击 "更新"分析眼动追踪模式。眼动追踪模式指标的结果显示在屏幕上。
- 从眼动追踪数据创建场景的扫描路径。
- 在软件中选择 "可视化" 和"可视化绘图" 。
- 选择左侧面板中的"媒体" 和"录制"进行可视化。
- 在底部时间轴中, 将较低的光标移动到目标场景的开头, 并将上光光标移动到目标场景的末尾。
- 确保为"数据" 字段选择"累积" 以显示累积扫描路径。
- 单击 "导出" 和"可视化 " 图像, 将扫描路径另存为单独的图像文件。
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Representative Results
以下是年龄在7岁至9岁之间的3名讲广东语的儿童 (患有 asd、asd-多动障碍和控制) 使用上述范式观看3个社交视频的眼动追踪数据 (表 1)。
神经典型儿童 (150 毫秒) 的第一次固定时间 (每500毫秒目标 aoi) 比 asd 和 asd 注意力缺陷多动障碍儿童 (均为110毫秒) 的固定时间长。asd-注意力缺陷多动障碍儿童 (120 毫秒) 的总固定时间 (每500毫秒目标 aoi) 比神经典型儿童 (170 毫秒) 和 asd 儿童 (180 毫秒) 都短。固定总数 (每500毫秒目标 aoi) 是 asd 儿童中最大的 (4.62), 其次是神经典型儿童 (4.62), 也是 asd-多动症儿童 (3.19) 的最短。
扫描图捕捉到了社交场景中多个 aoi 的视觉扫描。图 4和视频1-3 显示了第一个视频中三个孩子为一个10秒的插曲的扫描示例.
视频 1: 控件的扫描路径.请点击这里观看此视频。(右键单击下载.
视频 2: 患有 asd 的儿童的扫描路径.请点击这里观看此视频。(右键单击下载.
视频 3: 患有 asd-注意力缺陷多动障碍的儿童的扫描路径.请点击这里观看此视频。(右键单击下载.
图 1: 视频1中基本社交场景的示例.在第一幕中, 男孩正在等待自助餐厅工作人员的饭菜。在第二场比赛中, 他正在电话里说话的女士附近找座位。在第三幕中, 他问这位女士能不能坐在旁边的空椅子上。在最后一幕中, 这位女士没有注意到他的要求, 就在无人的椅子上放了一个包。这个男孩很失望, 因为他找不到地方坐。请点击这里查看此图的较大版本.
图 2: 眼动追踪实验设置.一名研究人员向孩子发出指示, 让孩子在眼动追踪实验室一侧的显示器前观看视频。视频的显示由另一位调查人员控制, 他们在同一房间的另一侧使用另一台电脑, 用分区隔开。请点击这里查看此图的较大版本.
图 3: 视频1中目标 aoi 的示例.彩色椭圆形是 aoi (即, 脸, 眼睛, 嘴, 手, 手机, 和女士的包), 显示在视频 1的场景之一的第一个时刻。请点击这里查看此图的较大版本.
图 4: 控件的扫描路径 (顶部)、患有 asd 的儿童 (中间) 和患有 asd 注意力缺陷多动障碍 (底部) 的儿童.以视频 1中的社交场景为例, 蓝点追踪神经典型对照儿童的扫描路径、asd 儿童的绿点和 asd 注意力缺陷多动障碍儿童的红点。图中的点指示视觉固定的位置。点越大, 孩子在视觉刺激中关注那个特定的点的时间就越长。点中的数字表示视频场景500毫秒内的视觉固定序列。请点击这里查看此图的较大版本.
| 参与者组 | 乌鸦得分 | 年级 | 第一次固定时间 (毫秒) | 总固定时间 (毫秒) | 固定计数 |
| 控制 | 1120 | 3个 | 150人 | 170 | 4.09 |
| Asd | 1130 | 1 | 1110 | 180元 | 4.62 |
| ASD-注意力缺陷多动障碍 | 115 | 3个 | 1110 | 1120 | 3.19 |
表 1:三个孩子的眼动追踪器测量的描述性统计.
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Discussion
asd-注意力缺陷多动障碍和 asd 儿童的第一转角固定时间比神经典型儿童短。asd-注意力缺陷多动障碍儿童的总固定时间比神经典型儿童短, 表明对社会刺激的视觉注意力普遍减少。这表明, asd-adhd 儿童在社交场景中对社会刺激的进入表现出延迟。这种延迟可能会导致孩子跳过登记重要的瞬间社会信息, 这可能导致对社会信息的误解和随后的社会认知处理。
asd-注意力缺陷多动障碍儿童的固定总数低于神经典型儿童, 而 asd 儿童在局部 aoi 中的固定总数最高。这似乎支持了过去在增强感知功能 (epf) 框架下的 asd 发现, 这表明患有 asd 的儿童采用特征处理;因此, 他们在视觉上关注更多的 aoi 细节, 然后神经典型的对照组就会这样做。
当比较这三个孩子的结果时, 它显示 asd 孩子在多个社会刺激的 aoi 中进行的扫描最少。这可能是由于 asd 儿童在拉拢相关社会刺激之间的关系方面遇到了困难。这可以用弱的中心相干理论 (cww) 来解释, 该理论指出, asd 在感官感知处理中表现出缺陷, 这就需要同时处理多个 aoi 并在它们之间进行扫描。
对于扫描路径分析, 注意到了一些限制。即使使用相同的扫描路径图片, 它实际上包含时间段内的不同场景 (在本研究中, 它被预定义为视频长度为 10秒)。因此, 扫描路径图上的凝视点可能存在空间误差, 这些误差不一定代表参与者关注该图形的实际位置。在数据分析和解释过程中, 调查人员需要注意这些潜在的盯着错误。
由于 aoi 必须在眼动仪上手动标记, 因此可能会从标记本身延迟视觉固定。由于 aoi 是针对移动的社会刺激手动绘制的, 因此每个 aoi 在所有 aoi 上持续的持续时间可能会稍有错误。例如, 对于预定义的500毫秒, aoi 可能被标记为 498 ms 或 510 ms. 这可能会使不同视频的性能进行比较, 而在同一视频中, 与不同视频的性能基线不同的情况不同, 因此很难进行比较。尽管如此, 这个工件将对所有三个参与者产生同样的影响, 因此, 这可能不会对特定类型的参与者造成偏差。
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Disclosures
作者没有什么可透露的。
Acknowledgments
作者承认, 本论文所依据的更广泛的研究是由中国香港特别行政区大学教育资助局的一般研究基金 (资助编号: grf 844813) 提供的资助;以及香港教育大学特殊教育及辅导学系的研究支援计划20118。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Tobii Pro TX300 | Tobii | N/A | Screen based eye-tracker (300Hz refreshing rate) |
| Tobii Pro Studio | Tobii | N/A | Software for analyzing eyetracking data |
References
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