고객 사례

오사카 대학에서 자폐증을 식별하기 위해 시선추적을 사용하는 방법

오사카대학교 프론티어 생명과학 대학원 시선추적 프로젝트

환자의 자폐증을 식별하는 객관적인 지표를 개발하기 위한 연구 프로젝트에서 피험자들은 다음을 사용하여 기록했습니다. 토비 프로 아이 트래커( 로 피험자들의 시선 패턴을 기록했습니다. 연구자들은 시선 패턴을 분석하여 자폐증 진단에 도움이 되는 정량적 방법을 개발했습니다.

배경

사회적 상호작용과 의사소통의 장애를 특징으로 하는 발달 장애인 자폐증의 유병률은 지난 30년 동안 10배나 증가했습니다. 진단은 진단 기준에 나열된 각 증상이 충족되는지 여부에 대한 정확한 판단에 따라 달라집니다. 즉, 자폐증을 정확하게 진단하려면 해당 분야의 전문가가 필요하지만, 증가하는 인구의 수요를 충족하기에는 그 수가 너무 적습니다. 따라서 비전문가도 이 장애에 대해 교육을 받은 전문가와 비슷한 정확도로 사용할 수 있는 시스템에 대한 요구가 있습니다.

시선 분석은 자폐증 진단 시스템으로 사용될 수 있습니다. 최근에는 턱받침(친 레스트)이나 헤드기어가 필요 없는 시선추적 시스템의 정확도가 점점 더 높아지고 있습니다. 이 새로운 기술을 통해 영유아의 시선추적이 성인 참가자를 테스트하는 것만큼 쉬워졌습니다.

목표

오사카 대학 연구진의 목표는 시선 측정 데이터를 기반으로 자폐증 환자를 식별할 수 있는 정량적 척도를 개발하여 어린이뿐만 아니라 성인에게도 적용할 수 있는 방법을 개발하는 것이었습니다.

“

By using eye tracking, even a non-expert can draw ample information from non-verbal children. The method has a wide range of applications such as screening of developmental disorders in children.

Professor Shigeru Kitazawa, Department of Dynamic Brain Networks, Graduate School of Frontier Biosciences, Osaka University

방법

시공간적 시선 패턴 기록 및 분석

일본 오사카대학교 프론티어 생명과학 대학원 연구팀은 자폐 아동 25명(평균 연령 3세), 연령이 일치하는 전형적인 발달을 보이는 아동(TD 또는 신경형 아동이라고도 함) 25명, 자폐 성인 27명, 신경형 성인 27명을 대상으로 조사했습니다. 참가자들은 어린 아이들을 위한 영화와 TV 프로그램에서 발췌한 짧은 비디오 클립을 똑같이 시청했습니다.

비디오 자극에는 여러 인물이 다양한 사회적 맥락과 각 장면마다 방해 요소가 있는 대화를 나누는 장면이 등장했습니다. 양쪽 눈의 시선 위치는 토비 화면 기반 아이 트래커로 측정했습니다. 그런 다음 연구진은 모든 참가자의 시선 패턴을 분석하여 비디오 클립을 시청하는 동안 피험자가 눈과 입에 집중하는 것에 초점을 맞췄습니다.

과거 연구에서 잘 알려진 관찰 결과 중 하나는 자폐증이 있는 성인은 눈보다 입을 더 많이 본다는 것입니다. 그러나 자폐 아동을 연구할 때는 이러한 관찰 결과가 일관되지 않았습니다. 연구팀은 이 가설을 조사하는 것부터 시작하기로 결정했습니다.

이 이론은 성인에게도 사실인 것으로 나타났습니다. 신경 전형적 그룹은 자폐증 참가자보다 눈을 보는 데 더 많은 시간을 보냈습니다. 그러나 아동 그룹에서는 그 반대의 결론이 나왔는데, 신경 전형적 아동이 자폐 아동보다 입을 더 많이 보는 것으로 나타났습니다.

어린이와 성인의 데이터를 프레임별로 비교한 결과, 캐릭터가 말을 시작할 때 그 차이가 가장 분명하게 드러났습니다. 일반 성인은 일반적으로 캐릭터의 눈(왼쪽)을 바라보는 반면, 대부분의 TD 아동은 입(가운데)에 주의를 기울였습니다. 언어 발달 과정에서 사람의 목소리가 입의 움직임과 연관되는 특정 시기가 있을 수 있습니다. 아이가 어느 정도 경험이 쌓이면 결국 완전한 의사소통을 위해 화자의 눈에 집중하게 됩니다. 발달과 함께 입에서 눈으로 초점이 이동한다고 가정하면, 이 눈/입 주시 시간 비율을 기준으로 모든 연령대에 적용 가능한 사회성 장애 지수를 개발하는 것은 불가능할 것입니다.

그런 다음 연구팀은 토비 아이 트래커에서 사용 가능한 모든 시선 데이터를 사용하여 지수를 구축하기로 결정했습니다.

결과

연구팀은 피험자의 모든 시선 패턴을 고려하여 다차원 스케일링(MDS)을 사용하여 데이터를 요약했습니다. 한 쌍의 피험자에서 시공간적 시선 궤적이 비슷하면 서로 매우 가깝게 그려집니다. 따라서 비슷한 시선 행동을 보이는 피험자 그룹은 클러스터를 형성하고, 비정형적인 시선 행동을 보이는 피험자는 다른 피험자와 멀리 떨어진 주변부에 플롯됩니다.

이러한 방식으로 데이터를 플롯했을 때, 대부분의 신경 전형적 대조군 참가자는 중심 근처에 분포한 반면 자폐증 참가자는 주변부에 분포했습니다(오른쪽 위 그림의 플롯 참조, 플롯 중앙의 '+' 표시는 중앙값을 나타내며, 이는 가장 신경 전형적으로 비디오 자극을 보는 방식에 해당한다고 생각할 수 있습니다). 따라서 '중심'으로부터의 거리(MDS 거리)는 자폐증 참가자보다 신경 유형 그룹에서 더 작았습니다. 그 결과 신경형 대조군은 비슷한 시선 패턴을 보이는 반면, 자폐증 환자는 대상마다 다른 비정형적인 시선 행동을 보이는 것으로 나타났습니다.

표준 시공간 시선 패턴에서 벗어난 정도를 반영하는 MDS 평면의 '중심'으로부터의 거리는 어린이(87%)와 성인(75%) 모두에서 대조군과 자폐증 환자를 효율적으로 구분했습니다.

연구팀은 이 거리가 성인뿐만 아니라 어린이에게도 적용할 수 있는 자폐증의 사회적 장애를 효과적으로 측정하는 척도로 사용될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

연구팀은 언어 발달은 지연되었지만 사회적 장애는 없는 특정 언어 장애(SLI)를 가진 참가자들에게도 동일한 방법을 적용했습니다. MDS 평면에서 SLI를 가진 개인과 대조군을 80%의 정확도로 구별할 수 있었습니다. MDS 중앙값과의 거리를 사용하여 자폐성 장애가 있는 그룹과 그렇지 않은 그룹을 동일한 수준의 정확도로 구분할 수 있었습니다. 마지막으로 SLI를 가진 참가자와 신경형 대조군을 비교한 결과, SLI를 가진 피험자가 신경형 피험자보다 입을 더 많이 쳐다본다는 것이 분명해졌습니다.

이 연구에서 언급된 동영상 자극을 시청하는 사람들의 시선 패턴을 분석하면 풍부한 정보를 얻을 수 있습니다. 이 정보를 추출하여 간단하면서도 효과적인 탐지 방법을 만들 수 있습니다. 향후에는 응용 행동 분석과 같은 치료 방법의 결과를 평가하는 데 동일한 방법을 사용할 수 있습니다.

참조

1. 나카노, T. 외. 시선 행동의 발달적 변화와 분리된 자폐 스펙트럼 장애 아동 및 성인의 비정형 시선 패턴.
2. 호소자와, M., 타나카, K., 시미즈, T., 나카노, T., 키타자와, S. 특정 언어 장애 아동이 사회적 상황을 보는 방법: 시선추적 연구.pediatrics129, e1453-e1460 (2012).