눈 추적 및 기계 학습을 사용하여 성인에서 고기능 자폐증 탐지하기

이 연구의 목적은 눈 추적을 통해 포착된 고기능 자폐증이 있는 성인과 없는 성인 간의 시각 처리 차이가 자폐증을 탐지하는 데 사용될 수 있는지를 테스트하는 것입니다. 우리는 웹 페이지 내에서 정보를 찾을 때 자폐증이 있는 성인 참가자와 없는 참가자의 눈 움직임을 기록합니다. 그런 다음 기록된 눈 추적 데이터를 사용하여 해당 상태를 탐지하기 위해 기계 학습 분류기를 훈련시킵니다. 데이터는 총 71명의 독특한 참가자(31명은 자폐증이 있고 40명은 대조군)로 구성된 두 개의 별도 연구의 일환으로 수집되었으며, 이는 서로 다른 자극과 작업을 사용하여 두 개의 별도 참가자 그룹에서 접근 방식을 평가할 수 있게 해주었습니다. 우리는 수많은 시선 기반 및 기타 변수를 탐구하며, 자폐증을 약 74%의 정확도로 자동으로 탐지할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 결과는 눈 추적 데이터가 성인에서 고기능 자폐증의 자동 탐지에 사용될 수 있으며, 웹 페이지를 처리할 때 두 그룹 간의 시각 처리 차이가 존재함을 확인합니다.