探索自闭谱系儿童与典型儿童的凝视图案差异：聚类、可视化与预测
计算机视觉与模式识别
2025-04-08 v3 人工智能
人机交互
摘要
自闭谱系综合征 (ASD) 影响儿童的社交和沟通能力，眼动追踪广泛用于识别异常凝视模式。虽然无监督聚类可以自动创建兴趣区域用于凝视特征提取，但鲁棒性指数（如 Silhouette Coefficient）用于区分 ASD 和典型发育 (TD) 儿童之间的凝视模式差异的研究仍属未充分探索。我们探讨了内部聚类有效性指数是否能够区分 ASD 和 TD 儿童。具体而言，我们将七种聚类算法应用于凝视点，并提取 63 个内部聚类有效性指数以揭示与 ASD 诊断相关的相关性。利用这些指数，我们为 ASD 诊断训练预测模型。在三个数据集上的实验表明，预测准确率可达 81% 的 AUC，验证了这些指数的有效性。
引用
@article{arxiv.2409.11744,
title = {Exploring Gaze Pattern Differences Between Autistic and Neurotypical Children: Clustering, Visualisation, and Prediction},
author = {Weiyan Shi and Haihong Zhang and Wei Wang and Kenny Tsu Wei Choo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.11744},
year = {2025}
}
备注
work in progress