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认知心理学研究

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眼动追踪技术对雷特氏症(Rett Syndrome)研究的推动

2015-07-19   总浏览:6198

如果没有眼动追踪技术,对雷氏症患者的认知能力进行准确的检测几乎是不可能的。本研究对患者和非雷特氏症被试者的视觉处理模式进行了对比,验证了使用眼动追踪技术对雷特氏症患者进行评估的可行性。

研究背景

在纽约Montefiore的雷特氏症研究中心,研究人员使用了眼动追踪技术来对雷特氏症患者和非雷特氏症被试的视觉处理模式进行了对比。

雷特氏症是自闭症中神经发育障碍导致的身体发育缓慢或退化最为严重的一种,是严重危害女性健康的遗传性疾病之一。在此病症首次被医学界公开45年后的今天,我们仍然无法了解患有此病症的女性是怎样了解周围事物的,且无法了解他们的记忆力情况或她们加工信息的方式。由于大部分能力具有障碍,如讲话,行动,以及双手的使用(由于失用症和其他运动失调症状)严重限制了雷特氏症患者的表达能力并增加了对其研究的困难性。失用症和运动神经失调也使得雷特氏症患者在标准神经心理学测试中对一些问题的回答产生限制,这将导致对她们的认知能力的低估。

使用眼动追踪技术研究视觉信息处理模式

目标1: 对雷特氏症患者在图像中的视觉焦点的识别能力进行定性比较。主要来解答的问题:雷特氏症患者们是否能够对一张图片中较重要的部分(重点)和次要的部分进行区分并给予相应的刺激更多的关注?

上图为雷特氏症患者与非雷特氏症被试者在图片上的集中关注区域(红色区域即,重点区域)相似。

目标2: 通过对比下列指标的显著区别对雷特氏症患者与非雷特氏症被试者对图片中的焦点的视觉辨别能力进行定量研究:

  1. 雷特氏症患者与非雷特氏症被试找到图片重点区域所用的时间
  2. 对重点区域的首个注视点的持续时间
  3. 单个被试者对重点区域的观察时间
  4. 被试者观察图片重点区域的次数

研究工具与方法

本实选取31名患有雷特氏症的女孩当作被试 。对照组由医院职工、研究团队成员和家长组成。

实验使用了Tobii TX300眼动仪来呈现刺激图片,一共呈现了11张图片。这些图片由真实场景,面部图像,图形图像和卡通图像组成,每张图片呈现5秒钟。为了减少语言处理对实验的影响,仅采用一种口头提示,即“请看屏幕上的内容。

对眼动数据的分析

Tobii Studio提供的眼动数据可视化工具热点图被用来进行定定性分析。然后使用学生T分布检验来对比雷特氏症和非雷特氏症被试者在5张图片的重点区域中关于上述4个指标的均值(首次进入时间,首个注视点的注视时间,注视总时间和注视点个数-全部是Tobii Studio中的标准统计指标)。此分析得到了20名雷特氏症和非雷特氏症被试的有效数据。

研究结果与结论

雷特氏症患者的注视模式和视觉搜索策略与非雷特氏症被试者相似。

热点图显示出,雷特氏症患者与非雷特氏症被试者在其中7张图片中的注视时间最久的区域(红色区域)是相似的。20名雷特氏症患者与非雷特氏症被试者中只有6名的统计指标数据有显著不同,这表明他们在观察图片重点区域时的观察方式是相似的。有五分之四的图片带有明显的重点区域,雷特氏症患者的确将目光集中在了图片中的重点上。

为什么使用眼动追踪技术?

“没有眼动追踪技术几乎不可能对雷特氏症患者的认知能力进行检验。最传统的认知测试需要被试者完成体力任务,但对这些被试者却行不通,因为他们的运动神经有障碍。视觉与认知的联系非常紧密,因此眼动可以让我们了解被试者对他们周围事物的观察方式,这使得眼动技术能够成为一种研究雷特氏症患者对周围事物的理解进行检验研究的理想工具”。

“很多此类研究的文献中都提到患有雷特氏症的女孩都有着活跃的眼部行为,目光交流能力,视觉追踪特性,并且几乎所有的家长、看护人员提供的报告几乎是一致的,他们都会提到这些患者们会使用目光做出问候,指点,请求与拒绝的行为。可能这些女孩们的一部分会孤立地生活,“活在”她们无法运动但又对周遭事物存在认知的身体中。他们会明显地尝试去跟往来的看护人员和医生进行沟通。”

“此研究的结果非常令人鼓舞,而且证明了使用眼动追踪技术研究雷特氏症患者的可行性。这一点很重要,因为她们拥有的智力能力需要像一般儿童一样被运用并强化。”

“眼动技术可以被用来阐释认知的表型和博物学。它可以帮助我们开发更多合适的教育项目并可以为未来可能被治愈的雷特氏症的治疗实验提供结果测量工具” —Aleksandra Djukic博士,Montefiore雷特氏症研究中心

为什么选择Tobii?

“这些眼动追踪设备强化了我们对眼球行为的追踪和眼动数据的记录能力-尤其是雷特氏症患者,Tobii的眼动技术帮助我们更好地进行校准,允许我们快速地完成每一步实验。”

以300Hz的采样率采集眼动数据使我们能够研究更细致的眼动行为。例如,我们现在可以在平滑视觉追踪的研究中获得更多的数据并可以计算在视线追踪中的实际注视数据。

“数据的可视化功能可以使数据更清晰更加易懂,易于分析及得到结论。”— Aleksandra Djukic博士

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