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Behavior

動画の社会制御の高機能 ASD の併発 ADHD 児の目追跡データを比較します。

Published: December 7, 2018 doi: 10.3791/58694

Summary

これは 3 名の参加者で見る社会映像シーンの最初の瞬間に目追跡データの定性的比較事例分析: 自閉症スペクトラム障害併存注意欠陥多動障害の 1 つ、1 つ 1 つ定型発達の制御。

Abstract

自閉症スペクトラム障害 (ASD) の子供が出席し、毎日の生活のコンテキストで社会的な刺激を知覚する能力を弱める感覚知覚処理赤字知られています。社会の毎日のエピソードは、社会情報の微妙な変化から構成されているに出席したり、顔の表情、姿勢、ジェスチャーなど、微妙な人間非言語手掛かりを処理する任意の障害は、不適切な社会的相互作用する可能性があります。伝統的な行動評価尺度または静的な社会場面に基づいて評価ツール社会シナリオの瞬間に変化を捉えることに制限があります。アイトラッ キング評価、ビデオ ベースのモードで管理でき、したがって臨床的観察を強化するために優先されます。本研究は、自閉症スペクトラム障害 (ASD) を用いた単一事例比較設計、3 つの参加者の目追跡データ、子供別の併発症状注意欠陥多動障害 (ADHD) と距離制御がキャプチャされます。彼らは社会シナリオのビデオを表示中。アイトラッ キング実験は研究の質問に答える役立って: どのように社会的に注目の 3 つの参加者間違いですか?(AOIs) 関心のある分野を事前に無関係または不適切な社会的な刺激の彼らの視覚的注意、どのくらいの速各参加者はビデオに登場する最初の社会的刺激に出席、各参加者がそれらの刺激に出席し続けてどのくらい同じ社会的なシーンに同時に表示される複数の社会的刺激の間のシフトは AOIs と視線内にあるキャプチャし、比較され、ビデオベースのアイトラッ キング実験で分析し。

Introduction

ASD の人の構造観察評価と親インタビューから従来の行動の証拠に基づいて、社会的なコミュニケーションの行動の赤字によって特徴付けられる知られています。さらに、感覚処理の異常は、最近 ASD1DSM 5 診断基準に組み込まれています。下レベルの感覚知覚処理と社会情報のより高いレベルの社会的認知、社会的情報処理が含まれます。感覚知覚の処理は、社会的な刺激に出席し社会的認知処理と社会情報の解釈を指しながらインスタント検索の応答の計画、短期的なメモリ ・ バンクでエンコードして能力社会的推論と問題解決2,3。このように、社会的情報処理の赤字はしばしば社会不安や不注意などの他の心理・行動特性に します。これは、注意欠陥多動障害 (ADHD) と ASD の高い併存有病率によって説明することができます。ASD の ADHD の併存疾患の範囲は、20 ~ 504で併発 ADHD で ASD の存在が推定されているに対しで 30% から 80% と推定されています。

社会的情報処理で赤字のアカウントに 2 つの主要な仮説提唱されている、すなわち、高度な知覚機能 (EPF)、弱い中央一貫性 (WCC)。EPF は、WCC は、パーツ5のガラスビードの関係を一緒に引いて wholes のエッセンスを取得する自分の弱点をする overattentiveness や先入観、ASD の個人の特定の部分を指します。両方の理論的枠組みは、グローバルに構成、または限られた社会的文脈6,7で同時に表示複数の刺激を処理する彼らの失敗を証明します。以前の顔で静的な表情を用いた感情認識研究写真8、ASD グループがローカライズされた処理を表示する傾向があることが分かった (口の形状) などの顔の特徴の EPF を使用してように、全体的に力が弱い複数の顔部品間の空間リレーションシップなど、WCC で仮定されているように知覚概念を抽象的なまとめを要求する処理 (e.g、眉毛と視線の強さ間の距離) 。9,10

以来、社会の毎日のエピソードから成っている動的社会情報、出席したり、微妙な人間の非言語的手がかり、表情、姿勢、ジェスチャーなどとの感覚知覚の処理に従事する失敗の瞬間に微妙な変化別の関係を理解する社会的な刺激が不適切な社会的認知につながる可能性があります。アイトラッ キング実験は、ますます社会的情報処理の研究の臨床的観察を補うために使用されています。視線軌跡のパターン、注視カウント、および視覚的持続時間の形式での目追跡データは、ASD11,12,13,14 処理社会の情報を調査する主要なバイオ マーカーをされています。 ,15

本研究では、ASD と ASD ADHD を持つ 2 つの参加者が社会の映像シーンの最初の瞬間を定型発達の子よりも異なる処理かどうかを調査する目追跡技術の使用を示しています。目の追跡装置が表示中に 4 つの主要な指標をキャプチャ: 視覚注視、最初の固定期間、合計固定期間および空間的配置のフォームと注視点のシーケンスで視線軌跡のパターンの数。このように、最初にどのくらい彼らはそれら AOIs 見てし続けるため、社会的場面どおり AOIs によって定義された視聴覚刺激各参加者の世話をどのように高速と同じで同時に表示される複数の AOIs 間視線を移動社会的なシーンをキャプチャできます。最初の瞬間 (すなわち、500 ms) と、scanpaths の軌道の間に AOIs を固執する任意の遅延は、データ分析の重要な証拠を提供します。このパラダイムを使用してこの単一事例比較研究の質的分析の代表的な調査結果が報告されます。

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Protocol

小学校の募集プロセス中に保護者と参加者の同意が得し、香港研究で ASD の子供サービス センターは香港の教育大学の大学倫理審査委員会によって承認されました。

1. ビデオ評価の使用

  1. いくつか社会的なビデオを生成し、約 1 分長い、社会的文脈 (図 1) でいくつかの人々 を含む毎日の生活のシナリオから成っています。
    1. いくつか社会的なビデオを生成し、約 1 分長い、社会的文脈でいくつかの人々 を含む毎日の生活のシナリオから成っています。私たちの事例で 3 人の子供それぞれの子を見て同じの 3 つのビデオ。次社会シナリオの最初のビデオを示します。混雑したカフェテリアでは、学生は携帯電話で話しているし、彼の要求 (図 1) の意識のない彼女のバッグは座席、女性によって占有されて同時に空いている席をスポットします。2 番目のビデオを示します次の社会シナリオ。なじみのない学生がゲームをプレイして彼らを見て近すぎる来る間、学生はチェスのゲームを遊んでいます。次社会シナリオの3 番目のビデオを示します。少年の絵は、彼の友人が誤ってテーブルの上にカップから水を流出するときに台無しにされます。
  2. すべてのビデオの専門家のレビューを行います。俳優の意図、感情と彼らの表現やジェスチャーを通して思考を含む専門家がほとんどで合意した社会シナリオを選択します。

2. 参加者の募集

  1. 参加者のプールから人は研究の包含を満足して定型発達を制御、医療診断レポートとレイヴンの標準的な進行のパーセン タイル スコアを使用して、条件を選択し、ASD adhd ASD の参加者に一致行列16
  2. 5 パーセン タイル ランクそのレイヴン パーセン タイル スコアに変換します。ランク II または III (平均) で実行し、ランク上私 (平均) 以上の得点者を除外する参加者を選択またはランク IV (平均) の下で。

3. アイトラッ キング実験

  1. 実験の設定
    1. アイトラッ キング ルームの一側は、参加者から約 60 cm の距離でのアイト ラッカーを使用して画面解像度が 1920 x 1080 ピクセル、23 インチのカラー液晶モニターでビデオを表示します。アイトラッ キング ルーム (図 2) の反対側から目トラッカーを動作研究の調査官があります。
    2. 参加者の隣に座るし、モニターの画面を見て、参加者に指示する別の研究調査があります。パーティションの他の側で子供の前にモニターを置き、目の追跡者に接続します。アイトラッ キング装置の選択は、テスト環境、およびセットアップ手順は以前、17をについて説明します。
  2. 校正プロセス
    1. 角膜反射を赤外線技術を使用して目の動きをキャプチャすることにより画面上で表示する境界を設定校正のドットを見るよう、参加者に指示します。キャリブレーションは、すべての緑のドットまたは線グレー サークル ドット内にある場合に正しく行われます。
    2. いくつかの緑のドットやラインは灰色該当しないサークル ドットは、調整を繰り返します。
  3. ビデオの表示
    1. 社会の動画を 1 つの別の後で表示する参加者に指示し、目のトラッカーを使用してを表示中の眼球運動データをキャプチャします。

4. データ解析

  1. 定義し、AOIs 内最初瞬間固定を設定します。
    1. AOIs (図 3) として、ビデオの各シーンで外観の彼らの初期 500 ms の関連ターゲット (顔、手、対象となるオブジェクトなど) を選択し、AOIs 左パネルの [情報] ボックスにラベルを付けます。
    2. 添加の完了と現在のフレームで AOIs の選択、下のパネルでタイムラインのバーでカーソルを次のフレームに移動します。
    3. 社会のビデオ開発の物語として人や物の動きのためのビデオの各タイム フレームでターゲット領域変更として場所と目の追跡者のプレゼンテーションのビデオ ソフトウェアでビデオの各フレームで AOIs の境界を手動で調整します。elops。
    4. 上部のパネルの [選択] ボタンをクリックし、必要に応じて新しいシーンに新しい AOIs を追加します。いくつかの既存 AOIs 500 ms 間 (左下のパネルでは、ビデオのタイムスタンプをチェックできる) 現在のシーンに存在している場合、ビデオの新しいフレームに関連している場合、これら AOIs を無効にする新しいフレームで右クリックします。
  2. アイ ・ トラッキング指数の統計分析を実行します。下記のとおり目の追跡者の統計的データ処理の手順に従います。
    1. 子供たちの録音を選択します。
    2. 分析のためのメディア ファイルを選択します。
    3. 利用可能なビデオから選択します。
    4. 選択したメディアの分析をクリックします。
    5. 記述統計を選択 (e.g。、合計)。
    6. メトリックの依存の対策を選択 (e.g。、最初の固定期間、訪問回数)。
    7. の録音を選択します。
    8. 葵メディア概要を選択します。
    9. アイトラッ キング パターンを分析する更新プログラムをクリックします。アイトラッ キング パターン メトリックスの結果は、画面に表示されます。
  3. アイ ・ トラッキング データからシーンの視線軌跡を作成します。
    1. ソフトウェアの可視化GazePlotを選択します。
    2. 可視化のための左のパネルでメディア録音を選択します。
    3. 下部のタイムラインでターゲット シーンの先頭にカーソルを下とターゲット シーンの終わりに上のカーソルを移動します。
    4. 蓄積が累積視線軌跡を表示するデータフィールドの選択されていることを確認します。
    5. エクスポート可視化画像の視線の軌跡を個別の画像ファイルとして保存するをクリックします。

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Representative Results

7 の年齢から前述のパラダイムを使用して社会的な 3 つのビデオを表示する 9 歳 (ASD adhd ASD コントロールと) 3 人の広東語を話す子供の目追跡データは、ここで (表 1) で表示されます。

(各 500 ms ターゲット葵) 最初の固定期間 ASD ・ ASD ADHD 児 (両方 110 ミリ秒) よりも定型発達の子 (150 ms) を長くだった。(500 ms ターゲット葵) あたり合計固定期間定型発達の子 (170 ms) の ASD の子供 (180 ms) より ASD ADHD の子供 (120 ms) のために短かった。(500 ms ターゲット葵) ごとの固定数の総数第 2 定型発達の子供 (4.09) と ASD ADHD の子供 (3.19) 最短 ASD の子供 (4.62)、最大だった。

視線軌跡プロットは、社会的なシーンに複数 AOIs のスキャン画像をキャプチャします。最初のビデオで 1 つ 10 s のエピソードのための 3 人の子供の scanpaths の例を図 4およびビデオ 1 - 3に示します。

ビデオ 1: コントロールの Scanpaths.してくださいここをクリックしてこのビデオを表示します。(右クリックしてダウンロード)

ビデオ 2: ASD の子供の視線軌跡してくださいここをクリックしてこのビデオを表示します。(右クリックしてダウンロード)

ビデオ 3: ASD ADHD を持つ子供の視線軌跡してくださいここをクリックしてこのビデオを表示します。(右クリックしてダウンロード)

Figure 1
図 1: ビデオ 1 に不可欠な社会的場面の例。最初のシーンでは、少年は、食堂のスタッフからの彼の食事を得るを待っています。2 番目のシーンで、彼は電話で話している女性の近くの席を探しています。3 番目のシーンで、彼は彼が彼女の隣に空の椅子に座ることができるかどうか女性に尋ねます。最後のシーンでは、女性は彼の要求が付かないし、空いている椅子にバッグを置きます。少年は、彼は座っている場所を見つけることができるないので失望しています。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください

Figure 2
図 2: アイトラッ キング実験設定します。研究の調査官は、アイトラッ キング実験室の 1 つの側面のモニターの前でビデオを表示する方法についての子供に指示を与えた。動画の表示は、パーティションで区切られた同じ部屋の反対側に別のコンピューターを使用して別の研究者によって制御されました。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください

Figure 3
図 3: ターゲット ビデオ 1 で AOIs の例。色付き楕円は、ビデオ 1の場面の 1 つの最初の瞬間を示す AOIs (すなわち顔、目、口、手、携帯電話、および女性のバッグ) です。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください

Figure 4
図 4: ASD ADHD (下) を持つ子供、ASD (中央) の子コントロール (top) Scanpaths.例としてビデオ 1に社会的なシーンを撮影、青いドットは、定型発達制御子、ASD の子供のための緑のドットと ASD ADHD の子供のための赤いドットの scanpaths をトレースします。図の点では、視覚注視の場所を示します。大きなドットが長く子供が視覚刺激にその特定の場所に出席します。点の数は、ビデオのシーンの 500 ms 以内の視覚注視の順序を表します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください

参加者グループ 漆黒のスコア グレード 最初の固定期間 (ミリ秒) 合計注視時間 (ms) 固定数
コントロール 120 3 150 170 4.09
ASD 129 1 110 180 4.62
ASD ADHD 115 3 110 120 3.19

表 1:3 人の子供の目追跡測定の記述統計量

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Discussion

定型発達の子供のためよりも ASD ADHD ・ ASD 児は、最初瞬間固定期間が短かった。社会的な刺激に対する視覚的注意の一般的な減少を示す定型発達の子より ASD ADHD 子供の合計固定期間が短かった。これは、ASD ADHD 児が社会的場面で社会的な刺激のエントリへの参加に遅延を示したことを示した。この遅延は、重要な瞬間的な社会情報、社会情報とその後の社会的認知処理の誤解につながる可能性がありますの登録をスキップする子を可能性があります。

ローカライズされた AOIs 内固定の合計の数は ASD の子供のための最も高い、定型発達の子より ASD ADHD 子供の固定数の合計数が低かった。これは ASD の子どもたちが featural の処理を採用することを示唆している高められた知覚の作用 (EPF) の枠組みの下で ASD 所見過去をサポートするようです。定型発達のコントロールを行いますしたがって、彼らは視覚的に、AOIs の詳細に出席します。

3 人の子供の結果を比較するは、ASD の子供が複数 AOIs 社会的な刺激の間で最小限のスキャンを実行することを示します。これは、関連する社会的な刺激の関係を一緒に引っ張ってで ASD の子供が経験する難しさによって説明されるかもしれない。これに弱い中央一貫性理論 (cww を送る)、ASD では、同時に参加して、複数 AOIs 間スキャンを要求する感覚知覚処理の赤字の状態によって説明できます。

視線軌跡の分析のため、いくつかの制限が記載されています。それは実際に一時的な期間内のさまざまなシーンを含んでいるにもかかわらず、同じ視線軌跡図を使用すると、(この研究では、それは定義済み 10 秒のビデオの長さとして)。したがって、可能性があります視線の空間エラー参加者はプロットに焦点を当てているものの実際の場所を必ずしも表さない視線軌跡プロット上のスポット。調査官は、データ分析と解釈の間にこれらの潜在的な崩れないエラーの注意する必要があります。

AOIs 目トラッカー手動でマークされるので、マーカー自体から注視の遅延がある可能性があります。AOIs は移動の社会的刺激に対して手動でプロットされた、ので、各葵がすべて AOIs を越えて持続するどのくらいの期間でわずかなエラーがあるかもしれません。たとえば、定義済みの 500 ms の葵がマークされている 498 ms またはこの困難となる性能の比較同じビデオに対し、別のビデオの間でパフォーマンスのベースラインが 1 つのビデオから別の異なる、510 さんの。それにもかかわらず、このアーティファクトは 3 つすべての参加者に同じ影響を与えるし、したがって、これは参加者の特定の種類のバイアスを作成できません可能性があります。

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Disclosures

著者が明らかに何もありません。

Acknowledgments

著者は本稿の生成元となる広い研究は大学補助金委員会の香港特別な管理地域、中国で一般研究資金によって財政上支えられることを認める (許可番号: GRF 844813);研究計画 2017年/18 特殊教育省と香港の教育大学でカウンセリングをサポートします。

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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動作、問題 142、ASD、ADHD、視線、興味、視線軌跡、固定数、固定期間の領域
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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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