研究人员开发出一种新技术，可以帮助医生更快，更准确地检测儿童的自闭症谱系障碍(ASD)。

在滑铁卢大学领导的一项研究中，研究人员描述了患有ASD的儿童如何以不同于神经典型儿童的方式扫描一个人的脸。根据研究结果，研究人员能够开发出一种技术，该技术可以考虑患有ASD凝视的儿童如何从一个人的一部分转变为另一部分。

根据开发人员的说法，这项技术的使用使诊断过程对儿童的压力减轻，如果与现有的手动方法相结合，可以帮助医生更好地避免误诊自闭症。

“许多人患有自闭症，我们需要早期诊断，尤其是儿童，”滑铁卢应用数学系硕士生Mehrshad Sadria说。“目前确定某人是否患有自闭症的方法对儿童不友好。我们的方法可以更容易地进行诊断，减少错误的可能性。

“新技术可用于所有ASD诊断，但我们相信它对儿童特别有效。”

在开发新技术时，研究人员评估了17名ASD儿童和23名神经典型儿童。ASD和神经典型组的平均年龄分别为5.5和4.8。

每个参与者在19英寸屏幕上显示44张面部照片，并集成到眼睛跟踪系统中。红外设备通过发射和反射来自虹膜的波来解释和识别每个孩子正在观察的刺激上的位置。

将图像分成七个关键的感兴趣区域(AOI)，参与者将注意力集中在他们的视线上：右眼，右眼，左眼，左眼，鼻子，嘴巴和屏幕的其他部分。研究人员想知道的不仅仅是参与者花在观察每个AOI上的时间，还有他们如何移动眼睛和扫描面部。为了获得这些信息，研究人员使用网络分析中的四个不同概念来评估儿童在探索面部特征时对七个AOI的不同重要程度。

第一个概念确定了参与者直接将视线移动到特定AOI和从特定AOI移动的其他AOI的数量。第二个概念考虑了当参与者尽可能快地在两个其他AOI之间移动眼睛时，特定AOI的参与频率。第三个概念与人们将眼睛从特定AOI移动到其他AOI的速度有关。第四个概念在眼睛运动和面部扫描的背景下，通过与其共享直接过渡的重要AOI的数量来衡量AOI的重要性。

目前，评估ASD的两种最受欢迎​​的方式涉及问卷或心理学家的评估。

“孩子们只是看一些东西，比如狗的动画脸，比填写调查问卷或者由心理学家评估一样容易得多，”负责监督Sadria并且是应用数学教授的Anita Layton说。滑铁卢的药学和生物学。“此外，许多心理学家面临的挑战是，有时行为会随着时间的推移而恶化，因此孩子可能不会出现自闭症的迹象，但几年之后，某些事情开始出现。

“我们的技术不仅仅是关于行为，还是一个孩子是专注于口腔还是眼睛。这是关于孩子如何看待一切。”

由滑铁卢数学系研究人员Sadria，Layton和Shahid Beheshti大学物理系研究生Soroush Karimi撰写的自闭症谱系障碍眼睛注视数据的网络中心性分析最近发表在“生物学与医学计算机”杂志上。。