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Behavior

Comparaison des données de l’Eye-tracking des enfants avec autisme de haut niveau, Comorbid ADHD et d’un contrôle, regarder des vidéos Social

Published: December 7, 2018 doi: 10.3791/58694

Summary

C’est une étude de cas qualitative comparative l’analyse des données de suivi du regard sur les premiers moments de scènes vidéo sociales telle que vue par trois participants : un avec troubles du spectre autistique, une avec comorbides trouble hyperactivité-déficit de l’attention et une contrôle des neurotypiques.

Abstract

Enfants atteints de troubles du spectre autistique (TSA) sont connus pour avoir des déficits sensoriels perceptifs traitement qui affaiblissent leurs capacités d’assister et de percevoir des stimuli sociaux dans des contextes de vie quotidienne. Épisodes sociales quotidiennes consistant de subtiles variations dynamiques informations sociales, tout manquement à occuper ou processus subtils indices non verbaux humains, tels que l’expression du visage, des postures et des gestes, pourrait conduire à des interactions sociales inappropriées. Échelles d’évaluation comportementale traditionnels ou les outils d’évaluation basées sur des scènes sociales statiques ont des limites à capter les changements à chaque instant dans les scénarios sociaux. Une évaluation de suivi oculaire, qui peut être administrée dans un mode basé sur la vidéo, est donc préférée, pour augmenter l’observation clinique. Dans cette étude, à l’aide de la conception de la comparaison de cas isolés, les données de suivi du regard de trois participants, un enfant avec des troubles du spectre autistique (TSA), un autre avec comorbidité trouble hyperactivité-déficit de l’attention (TDAH) et un contrôle neurotypiques, sont capturées alors qu’ils découvre une vidéo des scénarios sociaux. L’expérience de l’oculométrie a contribué à répondre à la question de recherche : en quoi l’attention sociale différente entre les trois participants ? En définissant les domaines d’intérêt (zi), leur attention visuelle sur des stimuli sociaux pertinents ou non pertinentes, à quelle vitesse, chaque participant assiste aux stimuli sociaux premiers apparaissant dans les vidéos, pour combien de temps chaque participant continue à s’occuper de ces stimuli au sein de l’IEA et le regard décalages entre les multiples stimuli sociaux apparaissant simultanément dans la même scène sociale sont capturés, comparées et analysées dans une expérience d’oculométrie axée sur la vidéo.

Introduction

Les personnes autistes sont connus pour être caractérisé par des déficits comportementaux en communication sociale, en que se fondant sur une preuve comportementale conventionnelle de quotes-parts d’observation structurées et entrevues parent. En outre, les anomalies de traitement sensoriel ont été récemment intégrées les critères diagnostiques du DSM-5 AMPS1. Traitement de l’information sociale implique le plus faible niveau perception sensorielle traitement et supérieur niveau social cognitive d’information sociale. Traitement de perception sensorielle se réfère à la possibilité d’assister à des stimuli sociaux et de les encoder dans une banque de mémoire à court terme pour la récupération instantanée et planification des interventions, alors que le traitement cognitif social se réfère à l’interprétation de l’information sociale par raisonnement social et problèmes2,3. Ainsi, les déficits de traitement de l’information sociales conduisent souvent à d’autres caractéristiques psychobehavioral, tels que l’anxiété sociale et inattention. Cela peut être illustré par le taux de prévalence élevé de comorbidité des TSA avec trouble hyperactivité-déficit de l’attention (TDAH). La gamme de la comorbidité de TDAH chez ASD a été estimée à 30 % à 80 %, alors que la présence de comorbidité ASD dans le TDAH a été estimée à 20 % à 50 %4.

Deux grandes hypothèses ont été avancées pour expliquer les déficits dans le traitement de l’information sociale — nommément, renforcées perceptuelle fonctionnement (FPE) et la faiblesse de la cohérence centrale (COE). EPF désigne l’overattentiveness à ou préoccupation avec des parties spécifiques de personnes autistes, alors que le COE se réfère à leur faiblesse d’obtenir l’essence de fruits entiers en rassemblant les relations entre les parties5. Les deux cadres théoriques témoignent de leur incapacité à configurer ou traiter les multiples stimuli présentés simultanément dans un contexte social clos6,7globalement. Un visage plus tôt l’étude de reconnaissance des émotions à l’aide d’expression du visage statique photos8, il a été constaté que le groupe ASD tendait à démontrer traitement localisé des traits du visage (par exemple, la forme de la bouche) à l’aide des EPF, mais ils semblent être plus faible chez les configural traitement, qui exige rassemblant plus abstrait des concepts de perception comme postulé par COE, tels que les relations spatiales entre les multiples composantes du visage (par exemple., la distance entre les sourcils et l’intensité du regard oeil) 9,,10.

Les épisodes sociaux quotidiens consistant dynamique à chaque instant des changements subtils dans informations sociales, toute défaillance d’assister ou de s’engager dans le traitement de perception sensorielle de subtils indices non verbaux humaines, comme les gestes, postures et expression du visage et à donner un sens les relations entre les différents stimuli sociaux pourraient conduire au traitement cognitif social inapproprié. Oculométrie expériences ont servi de plus en plus de compléter l’observation clinique dans le traitement des études de l’information sociale. Données d’oculométrie, sous forme de modèles scanpath, comtes de fixation visuelle et visuelle durée, ont été importants biomarqueurs pour enquêter sur des informations sociales traitement au DMPS11,12,13,14 ,,15.

Dans cette étude, Nous illustrons l’utilisation de la technique d’oculométrie pour étudier si les deux participants autistes et atteints de TSA-TDAH traitent les premiers moments de scènes vidéo sociales différemment les enfants neurotypiques. L’équipement de traqueur d’oeil capte quatre grands indices pendant l’Expo : le nombre de fixations visuelles, la première durée de fixation, la durée de la fixation totale et les patrons de scanpath sous la forme d’arrangement spatial et séquence de points de fixation. De cette manière, à quelle vitesse, chaque participant assiste aux stimuli audiovisuels prédéfinies par IEA tels qu’ils apparaissent d’abord dans les scènes sociales, pour combien de temps ils continuent à regarder ces Zi, et leur regard se déplace entre la Zi multiples apparaissant simultanément dans les mêmes la scène sociale peut être capturée. Tout retard à faire une fixation IEA durant les premiers instants (c.-à-d., 500 ms) et la trajectoire de le scanpaths fournir des éléments de preuve importants pour l’analyse des données. Nous rapportons des résultats représentatifs de l’analyse qualitative de cette étude comparative de cas isolés à l’aide de ce paradigme.

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Protocol

Consentement parental et participant a été obtenu au cours du processus de recrutement dans une école primaire et un centre de service enfants pour ASD à Hong Kong et l’étude a été approuvé par le Comité d’examen éthique de l’Université de l’Université de l’éducation de Hong Kong.

1. l’utilisation d’une évaluation axée sur la vidéo

  1. Produire plusieurs vidéos sociales, environ une minute, qui consistent en des scénarios de vie quotidienne impliquant plusieurs personnes dans un contexte social (Figure 1).
    1. Produire plusieurs vidéos sociales, environ une minute, qui consistent en des scénarios de vie quotidienne impliquant plusieurs personnes dans un contexte social. Pour les trois enfants dans notre étude de cas, chaque enfant a regardé les mêmes trois vidéos. La première vidéo montre le scénario social suivant. Dans une cafétéria bondée, un étudiant aperçoit un siège inoccupé qui est simultanément occupé par une dame qui parle au téléphone et met son sac sur le siège avec aucune conscience de sa demande (Figure 1). La deuxième vidéo montre le scénario social suivant. Les étudiants jouent un jeu d’échecs alors qu’un étudiant peu familier vient trop étroit pour les regarder jouer le jeu. La troisième vidéo illustre le scénario social suivant. Peinture d’un petit garçon est en ruine lorsque son ami accidentellement les renversements d’eau dans une tasse sur la table.
  2. Procéder à une évaluation de toutes les vidéos. Sélectionnez ces scénarios sociaux qui sont d’accord sur la plus grande partie par les experts comme contenant l’actors' intention, émotions et pensées par le biais de leurs expressions et gestes.

2. le recrutement des Participants

  1. Du bassin de participants qui satisfait l’inclusion de la recherche critères, choisir et assortir les participants atteints de TSA, avec ASD-TDAH, et neurotypiques contrôle à l’aide de leurs rapports de diagnostics médicaux et les scores de percentile de progressives Standard de Raven 16de matrices.
  2. Convertir leurs scores de percentile de corbeau à cinq rangs centiles. Sélectionner les participants qui interprètent pour niveaux II ou III (en moyenne) et excluent ceux qui a marqué un grade supérieur à I (au-dessus de la moyenne) ou au grade IV (au-dessous de moyenne).

3. eye-tracking Experiment

  1. Montage expérimental
    1. D’un côté de la salle de l’oculométrie, afficher les vidéos sur un écran LCD de 23 pouces couleur avec une résolution d’écran de 1920 x 1080 pixels, en utilisant un traqueur d’oeil à une distance d’environ 60 cm du participant. Avoir un chercheur exploiter le traqueur d’oeil de l’autre côté de la salle de l’oculométrie (Figure 2).
    2. Avoir un autre chercheur de s’asseoir à côté du participant et de demander au participant de regarder l’écran du moniteur. Placez le moniteur devant l’enfant de l’autre côté de la partition et vous connecter au tracker oeil. Le choix des équipements de l’oculométrie, test et la mise en place des procédures sont déjà discutés17.
  2. Processus d’étalonnage
    1. Enjoindre aux participants à regarder les points de calibration qui définissent les limites de regarde un à travers l’écran en capturant les mouvements des yeux en utilisant la technologie de la réflectance infrarouge de cornée. L’étalonnage est faite de façon appropriée si toutes les lignes ou points verts entrent dans les points du cercle gris.
    2. Répéter l’étalonnage si certains des points verts ou lignes relèvent pas le gris cercle points.
  3. Affichage des vidéos
    1. Instruire le participant afin de visionner les vidéos sociales l’un après l’autre et saisir leurs données de mouvement d’oeil pendant l’affichage en utilisant le traqueur d’oeil.

4. analyse des données

  1. Définir et mettre en place la fixation du premier moment au sein de l’IEA.
    1. Choisir des cibles pertinents (visage, mains, objets ciblés, etc.) à leurs initiales 500 ms d’apparition dans chaque scène de la vidéo comme IEA (Figure 3) et étiqueter les IEA dans la zone informations sur le panneau de gauche.
    2. À l’achèvement de l’addition et la sélection de l’IEA dans le frame actif, déplacer les curseurs dans la barre de chronologie dans le panneau du bas à la section suivante.
    3. Ajuster l’emplacement et les limites de l’IEA dans chaque image de la vidéo dans le logiciel de vidéo de présentation du traqueur oculaire manuellement que le changement de zones cible dans chaque laps de temps de la vidéo grâce aux déplacements de personnes ou d’objets comme l’histoire de la dev vidéo social Elops.
    4. Cliquez sur le bouton sélectionner sur le panneau supérieur et ajouter nouveau IEA à la nouvelle scène si nécessaire. Si certains IEA existantes est présentes pendant 500 ms dans la scène actuelle (l’horodatage de la vidéo peut être vérifiée dans le panneau gauche du bas) ou si elles ne sont pas pertinentes dans la nouvelle image dans la vidéo, faites un clic droit sur ces IEA à les désactiver dans le nouveau cadre.
  2. Exécuter une analyse statistique des indices de la poursuite oculaire. Suivez les étapes de traitement des données statistiques sur le traqueur d’oeil tel que décrit ci-dessous.
    1. Choisissez les enregistrements des enfants.
    2. Sélectionnez le fichier multimédia pour l’analyse.
    3. Sélectionnez les vidéos disponibles.
    4. Cliquez sur Analyze média sélectionné.
    5. Choisir les statistiques descriptives (e.g., somme).
    6. Choisissez les mesures dépendantes dans l’Etendue (e.g., première fixation durée, comte de visite).
    7. Choisissez les enregistrements dans les rangées.
    8. Sélectionnez résumé Media AOI dans les colonnes.
    9. Cliquez sur mise à jour pour analyser les configurations d’oculométrie. Les résultats de la métrique de modèle d’oculométrie apparaissent sur l’écran.
  3. Créer le scanpath d’une scène d’après les données de suivi du regard.
    1. Faites votre visualisation et GazePlot dans le logiciel.
    2. Sélectionnez les médias et les enregistrements dans le panneau de gauche pour la visualisation.
    3. Dans le scénario bas, déplacer le curseur plus bas au début de la scène sélectionnée et déplacez le curseur supérieur jusqu'à la fin de la scène de la cible.
    4. Assurez-vous que Accumulate est choisi pour le champ de données montrer la scanpath cumulatif.
    5. Cliquez sur exporter et visualisation image pour sauver le scanpath sous forme de fichier image distincte.

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Representative Results

Les données de suivi du regard les trois enfants de langue cantonaise (avec ASD, avec ASD-TDAH et un contrôle) âgées de 7 et 9 trois vidéos sociales en utilisant le paradigme susmentionné sont présentées ici (tableau 1).

La première durée de fixation (par cible de 500 ms AOI) était plus long pour l’enfant neurotypiques (150 ms) que pour les enfants de DMPS et ASD-TDAH (les deux 110 ms). La durée de la fixation totale (par cible de 500 ms AOI) a été plus courte chez l’enfant de TSA-TDAH (120 ms) que pour les enfants neurotypiques (170 ms) et l’enfant de DMPS (180 ms). Le nombre total (par cible de 500 ms AOI) de fixation a été le plus important pour l’enfant de DMPS (4.62), deuxièmement pour les enfants neurotypiques (4.09) et la plus courte pour l’enfant de l’ASD-TDAH (3.19).

Une parcelle de scanpath capture le balayage visuel des IEA multiples dans un milieu social. Un exemple de la scanpaths des trois enfants pour épisode un 10 s dans la première vidéo est illustré à la Figure 4 et vidéos 1 - 3.

Vidéo 1 : Scanpaths de la commande. S’il vous plaît cliquez ici pour voir cette vidéo. (Clic droit pour télécharger.)

Vidéo 2 : Scanpath de l’enfant avec autisme. S’il vous plaît cliquez ici pour voir cette vidéo. (Clic droit pour télécharger.)

Vidéo 3 : Scanpath de l’enfant avec TDAH-TSA. S’il vous plaît cliquez ici pour voir cette vidéo. (Clic droit pour télécharger.)

Figure 1
Figure 1 : exemple des scènes sociales essentielles Video 1. Dans la première scène, le garçon est en attente d’obtenir son repas du personnel de la cafétéria. Dans la deuxième scène, il est à la recherche d’un siège près de la dame qui parle au téléphone. Dans la troisième scène, il demande à la dame qu’il peut s’asseoir sur la chaise vide à côté d’elle. Dans la dernière scène, la dame ne remarque pas sa demande et met un sac sur la chaise inoccupée. Le garçon est déçu parce qu’il ne pouvait pas trouver un endroit pour s’asseoir. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 2
Figure 2 : montage expérimental d’oculométrie. Un chercheur a donné des instructions à l’enfant sur l’affichage des vidéos devant l’écran sur un côté de la salle d’expérience suivi du regard. L’affichage des vidéos était contrôlée par un autre enquêteur, en utilisant un autre ordinateur sur l’autre côté de la même pièce, séparée par une cloison. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 3
Figure 3 : exemple de la cible IEA en Video 1. Les ovales colorés sont les IEA (c.-à-d., visage, yeux, bouche, mains, téléphone mobile et le sac de la dame) qui montrent les premiers moments dans une des scènes en vidéo 1. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 4
Figure 4 : Scanpaths de la commande (en haut), l’enfant avec autisme (au milieu) et les enfants avec ASD-ADHD (en bas). Prendre un milieu social en vidéo 1 à titre d’exemple, les points bleus tracer la scanpaths pour l’enfant de contrôle neurotypiques, les points verts pour l’enfant de l’ASD et les points rouges pour l’enfant de l’ASD-TDAH. Les points de la figure indiquent les emplacements des fixations visuelles. Plus les points sont, plus les enfants assister à cet endroit particulier sur le stimulus visuel. Les nombres dans les points représentent la séquence des fixations visuelles au sein de 500 ms de la scène vidéo. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Groupes participants Score de Raven Grade Première fixation durée (ms) Durée totale de la fixation (ms) Comtes de fixation
Contrôle 120 3 150 170 4.09
ASD 129 1 110 180 4.62
ASD-TDAH 115 3 110 120 3.19

Tableau 1 : Statistique descriptive des mesures des trois enfants eye-tracker.

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Discussion

La durée de fixation du premier moment a été plus courte chez les enfants TSA-TDAH et ASD que pour les enfants neurotypiques. La durée de la fixation totale était plus courte chez l’enfant de l’ASD-TDAH que pour les enfants neurotypiques, démontrant une réduction générale attention visuelle aux stimuli sociaux. Cela a montré que l’enfant TDAH-ASD a montré un retard à assister à l’entrée de stimuli sociaux dans un milieu social. Ce délai peut entraîner l’enfant à sauter enregistrement importante information sociale momentanée, qui peut mener à la mauvaise interprétation de l’information sociale et traitement cognitif social ultérieur.

Le nombre total de fixation était plus faible chez l’enfant de l’ASD-TDAH que pour les enfants neurotypiques, tandis que le nombre total de fixation au sein de l’IEA localisée a été le plus élevé pour l’enfant de DMPS. Cela semble soutenir passé ASD conclusions dans le cadre du renforcée perceptuelle fonctionnement (FPE), ce qui suggère que les enfants atteints de TSA emploient featural traitement ; par conséquent, qu’ils fréquentent visuellement pour plus de détails sur les IEA puis faire des contrôles neurotypiques.

Quand on compare les résultats des trois enfants, il montre que l’enfant de DMPS réalisé les scans le moins à travers de multiples Zi des stimuli sociaux. Cela pourrait s’expliquer par les difficultés vécues par l’enfant de l’ASD en rassemblant la relation entre les stimuli sociaux pertinents. Cela peut s’expliquer par la théorie de la faiblesse de la cohérence centrale (CWW), qui déclare qu’ASD montre des déficits dans le traitement de perception sensorielle qui demande simultanée d’et balayage entre plusieurs IEA.

Pour l’analyse de le scanpath, plusieurs limitations sont notées. Bien que l’image même de la scanpath est utilisée, elle contient en fait différentes scènes dans un délai temporel (dans cette étude, il a été prédéfini avec une longueur de vidéo de 10 secondes). Donc, il pourraient y avoir des erreurs spatiales du regard des taches sur l’intrigue de scanpath qui ne représentent pas nécessairement l’emplacement réel de ce que le participant se concentre sur le terrain. Les enquêteurs doivent être prudents de ces erreurs potentielles eyeballing durant l’interprétation et l’analyse des données.

Puisque les IEA doivent être marqués manuellement sur le tracker de le œil, il pourrait y avoir une latence de fixation visuelle de marqueurs eux-mêmes. Puisque les IEA ont été tracées manuellement contre les stimuli sociaux mobiles, il pourrait y avoir légères inexactitudes dans la durée de combien de temps chaque AOI dure à travers tous les IEA. Par exemple, pour un 500 ms prédéfini, une Zi peut ont été marquée pour 498 ms ou 510 Mme cela peut rendre la comparaison des performances à travers différentes vidéos, contrairement à celle dans la même vidéo, difficile comme les lignes de base de performances diffèrent d’une vidéo à l’autre. Néanmoins, cet artefact aura le même impact sur tous les trois participants, et donc, cela ne peut pas créer un biais pour un type particulier de participant.

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Disclosures

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Acknowledgments

Les auteurs reconnaissent que l’étude plus large, d'où cet article est généré est soutenue financièrement par le fonds de recherche générale en vertu de l’Université subventions Conseil de Hong Kong zone administrative spéciale, Chine (numéro de licence : GRF 844813) ; et par la recherche de soutien régime 2017/18 du ministère de l’éducation spéciale et de Counselling à l’Université de l’éducation de Hong Kong.

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

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References

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Comportement numéro 142 ASD TDAH oculométrique zone d’intérêt scanpath comtes de fixation durée de fixation
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Tsang, V., Chu, P. C. K. ComparingMore

Tsang, V., Chu, P. C. K. Comparing Eye-tracking Data of Children with High-functioning ASD, Comorbid ADHD, and of a Control Watching Social Videos. J. Vis. Exp. (142), e58694, doi:10.3791/58694 (2018).

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