全方位空间自闭症儿童眼动信号处理与分析

针对以往自闭症（autism spectrum disorder, ASD）眼动研究无法展现真实全方位世界中自闭症患者的视觉注意的问题,本文提出应用虚拟现实（virtual reality, VR）技术和360°全景图像,在VR环境下收集眼动和头动数据,以分析和模拟自闭症儿童在真实全方位世界中的视觉注意。文中建立了首个大规模的全景图像ASD眼动数据集,改进了三层显著性计算模型的所考虑图像特征及其提取方法,量化了数据集中所有全景图像的特征,使用支持向量机（support vector machine, SVM）计算了不同特征对视觉注意力分配的影响程度。进而,我们从对图像中不同特征的视觉关注度,到头眼运动的区别与联系,进行了对自闭症儿童与对照组视觉注意的定性与定量比较,得到了自闭症儿童非典型视觉注意的特征。这项研究有助于分析自闭症的视觉特征,可以进一步帮助辅助自闭症的分类、诊断和预后康复。