基于眼动的功能性脑疾病辅助诊断解决方案



研究目的:

研究眼球运动的扫描模式和控制机制可以为自闭症谱系障碍、老年痴呆症和精神分裂症等疾病提供早期指标,从而改进现有的临床筛查和诊断方法。

研究方法:

眼动技术就是通过对眼动轨迹的记录,从中提取诸如注视点,注视时间和次数,眼跳距离,瞳孔大小等数据,从而研究个体的内在认知过程,广泛用于注意、视知觉、阅读等领域的研究。如今,眼动跟踪在临床研究中的应用越来越广泛。眼动分析被用来鉴别眼部疾病,以及精神和神经疾病,如自闭症谱系障碍,多动症和帕金森氏症。

研究结论:

我们旨在开发筛选精神和神经疾病的新方法的研究,并以眼动跟踪为标记物(可以指示正常功能或疾病的参数),通过科学的实验范式,精准的仪器设备,自动化的评估过程和量化数据的能力为医疗专业人员提供一体化的解决方案。这使得以客观和可测量的方式进行脑疾病的辅助诊断成为可能,并进一步跟踪疾病和康复进程 (Armstrong & Olatunji, 2012; Kellough, Beevers, Ellis, & Wells, 2008; Nakano et al., 2010)。

 

临床应用领域包括:

自闭症谱系障碍(ASD)

注意缺陷多动障碍(ADHD)

抑郁症

图1 自闭症患者表现出不同于其他受试者的非典型注视行为 

参考文献:

Armstrong, T., & Olatunji, B. O. (2012). Eye tracking of attention in the affective disorders: A meta-analytic review and synthesis. [Review]. Clinical Psychology Review, 32(8), 704-723. doi:10.1016/j.cpr.2012.09.004