一种增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统

本发明涉及眼动研究领域，尤其是涉及一种增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统。

背景技术：

1、孤独症谱系障碍(asd)和注意缺陷多动障碍(adhd)是儿童中最常见的神经发育障碍。asd儿童面临社交沟通、兴趣狭窄和重复行为方面的挑战，而adhd则主要表现为注意力不集中、过度活跃和冲动。asd和adhd的诊断依赖于医生的专业知识和临床评估工具，如《精神障碍诊断与统计手册》(dsm-5)和孤独症诊断观察量表(ados-2)。然而，这些方法往往受到主观因素的影响，耗时耗力，因此研究人员正尝试通过客观生理指标，如脑电图(eeg)和功能近红外光谱(fnirs)来探索诊断的可能性。

2、眼动追踪技术因其便捷性和低成本，成为研究asd和adhd儿童异常眼动模式的重要工具。研究发现，asd和adhd儿童的眼动模式与典型发育(td)儿童相比存在显著差异。例如，asd儿童在观看情绪面孔时表现出更高的个体差异性，而adhd儿童在任务中面对高语义负荷干扰物时更易分心。此外，adhd儿童在情绪识别任务中注视眼睛的时间较少，且注意力容易被分散。

3、除了被动观看图片和视频，注视依赖范式被广泛用于眼动研究，特别是用来量化目光跟随能力。这种范式可以根据受试者的凝视位置实时改变屏幕内容，从而更好地模拟社交互动。asd儿童在目光跟随能力上可能发展不足，即便能跟随他人目光找到目标，他们也可能无法提取有意义的社交信息。adhd儿童虽然没有社交认知障碍，但其注意力分散影响了他们对目光线索的反应。

4、在自动化诊断方面，研究人员利用机器学习技术，通过眼动特征进行asd和adhd的分类。如公开号为cn118285795 a的中国专利文献公开了一种基于眼动追踪的adhd辅助评估方法。本发明中，眼动追踪技术提供了客观的测量指标，如注视时间、注视点的移动、瞳孔直径等，这些数据可以帮助临床医生更准确地评估患者的注意力分散和多动症状。眼动追踪可以在儿童早期就进行注意力功能的评估，有助于adhd的早期识别和干预，从而改善长期预后。该方法通过分析眼动数据，可以更好地理解个体的注意力模式和症状表现，为患者提供个性化的治疗计划。

5、已有研究通过分析儿童注视图、眼动特征和头部位置，取得了较高的分类准确率。然而，现有研究大多集中于单一障碍，且主要使用图片和视频作为刺激物。

技术实现思路

1、本发明提供了一种增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，通过一个新颖的反馈机制加入到注视依赖范式中，评估儿童的目光跟随能力，进而在一定程度上辅助临床诊断。

2、一种增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，实现以下步骤：：

3、(1)构建基于反馈的眼动注视依赖范式，分为静态画面的准备阶段和动态交互的任务阶段，共同评估被试的目光跟随能力；该范式通过眼动仪收集被试进行目光跟随任务时的眼动信号，并根据眼动信号实时变化屏幕显示内容，获取在反馈下的眼动表现；

4、(2)被试按照要求进行目光跟随任务，对眼动仪收集的眼动信号数据进行预处理后分为准备阶段数据和任务阶段数据，进一步计算两个阶段的眼动特征和任务特征；其中，眼动特征基于凝视事件中计算得到；任务特征基于目光随任务的完成情况；

5、(3)从眼动特征和任务特征筛选出多个关键特征用于机器学习，对分类模型进行训练；

6、(4)应用过程中，被试完成目光跟随任务，计算两个阶段的关键特征输入分类模型，得到孤独症及多动症儿童对比正常儿童的二/三分类结果，用于辅助临床诊断。

7、步骤(1)中，准备阶段，屏幕的显示内容保持静止，画面不会因为被试的注视位置而变化，被试可以自由浏览；

8、此时，屏幕上的显示内容主要分为两类：代表社交性强的卡通人脸以及代表社交性弱的周围物体；其中，卡通人脸的眼睛和嘴巴两个位置的社交性最强，孤独症儿童表现出更多地看向嘴巴而不是眼睛；而周围物体作为干扰物，孤独症和多动症儿童相比之下更容易被受到干扰。

9、任务阶段，当检测到被试正在注视目光跟随的目标物后，会给出视觉和听觉双重反馈，以提示被试正确看向了目标物；当被试不再注视目标物后，反馈效果随即消失，直到被试再次看向目标物；视觉和听觉的双重反馈机制之下，不同被试表现出不同的眼动差异。

10、准备阶段固定为0～2秒，任务阶段的长度随着被试完成任务情况不同而变化，当检测到被试持续看向目标物达到1s后，当前试次提前结束，否则在5s后结束任务阶段；如果在5s内被试一次也没有注视过目标，则进入到额外的2s的额外阶段，此阶段除了目标物以外的干扰物消失，进一步引导被试看向目标物，完成目光跟随。

11、步骤(2)中，对眼动仪收集的眼动信号数据进行预处理，具体为：

12、首先，将双眼数据进行平均，将双眼在屏幕上的横纵坐标值合并为一组横纵坐标值，对于未能捕捉到眼动信号的时间段，将值设为nan；

13、其次，使用nan两端的数据对nan数据进行插值；通过插值将被试眨眼引起的短暂无信号部分进行补充，对于长时间的无信号部分不做处理。

14、最后，通过滑动窗口对数据进行平滑，将滑动窗口内数据平滑为其中值。

15、步骤(2)中，凝视事件的判断规则为：

16、首先进行速度计算，根据连续的眼动数据点，计算出每一时刻眼动的速度；设定速度阈值30-100度/秒，当眼动速度低于这个阈值时，数据点被归为凝视，当眼动速度超过这个阈值时，数据点被归为扫视；将多个连续的低速度点聚合在一起，定义为一次凝视事件，凝视事件的位置通过这些点的平均位置来计算。

17、眼动特征基于凝视事件中计算得到，包含凝视次数、凝视时长、首次凝视时间和凝视分布；

18、其中，凝视分布指的是通过人为设置兴趣区，计算被试在不同兴趣区的凝视时长占对应阶段总凝视时长的百分比。

19、步骤(3)中，筛选出多个关键特征具体包括：

20、准备阶段：凝视背景时长、看向屏幕外次数；任务阶段：凝视眼睛时长、凝视眼睛次数、凝视目标时长、凝视背景次数、看向屏幕外时长、看向屏幕外次数、看向目标前看向干扰物次数、一次凝视完成试验比例。

21、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

22、本发明通过在眼动注视依赖范式中增加反馈机制，进一步触发孤独症/多动症儿童的异常眼动表现，并结合静态场景和动态交互两种环境下的特征，从而进行病症的诊断；该方法使用红外眼动信号作为数据，范式流程简单，评估时间短，一定程度上辅助临床诊断，提高临床诊断的准确性，减少诊断所需时间。

技术特征：

1.一种增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，其特征在于，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，实现以下步骤：

2.根据权利要求1所述的增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，其特征在于，步骤(1)中，准备阶段，屏幕的显示内容保持静止，画面不会因为被试的注视位置而变化，被试可以自由浏览；

3.根据权利要求1所述的增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，其特征在于，步骤(1)中，任务阶段，当检测到被试正在注视目光跟随的目标物后，会给出视觉和听觉双重反馈，以提示被试正确看向了目标物；当被试不再注视目标物后，反馈效果随即消失，直到被试再次看向目标物；视觉和听觉的双重反馈机制之下，不同被试表现出不同的眼动差异。

4.根据权利要求1所述的增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，其特征在于，步骤(1)中，准备阶段固定为0～2秒，任务阶段的长度随着被试完成任务情况不同而变化，当检测到被试持续看向目标物达到1s后，当前试次提前结束，否则在5s后结束任务阶段；如果在5s内被试一次也没有注视过目标，则进入到额外的2s的额外阶段，此阶段除了目标物以外的干扰物消失，进一步引导被试看向目标物，完成目光跟随。

5.根据权利要求1所述的增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，其特征在于，步骤(2)中，对眼动仪收集的眼动信号数据进行预处理，具体为：

6.根据权利要求1所述的增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，其特征在于，步骤(2)中，凝视事件的判断规则为：

7.根据权利要求1所述的增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，其特征在于，步骤(2)中，眼动特征基于凝视事件中计算得到，包含凝视次数、凝视时长、首次凝视时间和凝视分布；

8.根据权利要求1所述的增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，其特征在于，步骤(3)中，筛选出多个关键特征具体包括：

技术总结
本发明公开了一种增加反馈机制的儿童孤独症及多动症评估系统，包括：构建基于反馈的眼动注视依赖范式，分为静态画面的准备阶段和动态交互的任务阶段，该范式通过眼动仪收集被试进行目光跟随任务时的眼动信号，并根据眼动信号实时变化屏幕显示内容，获取在反馈下的眼动表现；被试按照要求进行目光跟随任务，对眼动信号数据进行预处理后分段，计算两个阶段的眼动特征和任务特征；筛选出多个关键特征对分类模型进行训练；被试完成目光跟随任务，计算两个阶段的关键特征输入分类模型，得到儿童孤独症及多动症的分类结果。本发明将反馈机制加入到注视依赖范式中，评估儿童的目光跟随能力，进而在一定程度上辅助临床诊断。

技术研发人员：姚林,沈清扬,王跃明
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：
技术公布日：2025/2/20