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申请/专利权人：合肥哈工艾斯德康智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于眼球追踪技术的孤独症辅助诊断方法，属于孤独症辅助诊断技术领域，包括：S1：预处理刺激视频；S2：建立非ASD儿童注视点时空分布的常模；S3：获取鉴别帧；S4：训练机器学习模型；S5：模型辅助诊断。本发明利用眼球追踪技术获得患者视线关注区域，基于此生物标记物有助于提升孤独症辅助诊断的客观性、标准化和效率；使用自然情景下视频作为刺激物，增强对患者的吸引力，降低陌生环境和医师对患者的影响，通过核密度估计获取视频关键帧上感兴趣区域的概率分布，建立患者感兴趣区域注视的时空分布，有助于增加信息量、提取细微异常特征，提高诊断准确率。
主权项：1.一种基于眼球追踪技术的孤独症辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：预处理刺激视频选取刺激视频，进行声音和亮度的均衡处理，对刺激视频中的所有帧进行ROI划分；S2：建立非ASD儿童注视点时空分布的常模选取多个非ASD儿童观看刺激视频，对视频中的每一帧的眼动注视点进行核密度估计，获得每帧图像ROI的注视点概率密度函数；剔除发散帧，收敛帧的概率密度分布即为非ASD儿童注视点的时空分布常模；S3：获取鉴别帧多个ASD儿童观看刺激视频，计算收敛帧上ASD儿童注视点的概率密度；若收敛帧上ASD儿童注视点分布发散，则此帧为鉴别帧；S4：训练机器学习模型将鉴别帧上非ASD儿童和ASD儿童在各个ROI的注视概率作为训练集，对应儿童的量表评估结果作为标签，训练机器学习模型，模型输出为孤独症分类结果以及社交障碍指数、语言能力指数和非语言能力指数；S5：模型辅助诊断患者观看刺激视频，记录眼动追踪数据，将鉴别帧ROI的注视概率输入训练完成的机器学习模型，得到患者的ASD分类结果、社交障碍指数、语言能力指数和非语言能力指数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥哈工艾斯德康智能科技有限公司 一种基于眼球追踪技术的孤独症辅助诊断方法
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