1 引言
流行病学资料显示, 自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder, ASD)的患病率在21世纪之后显著升高。自闭症和发育障碍监测网络(Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network, ADDM Network)显示, 美国2014年ASD患病率由原来的14.7‰上涨到16.9‰, 相比于2012年上升了15%, 相当于68名儿童中有1名ASD儿童增加到59名儿童中有1名ASD儿童(Baio et al., 2018)。国内尚未出现全国性的ASD流行病学资料, 一项元分析显示, 2011~2015年中国0~6岁儿童ASD患病率3.51‰, 男女患病比例为2.59:1 (石慧峰, 张敬旭, 张嵘, 王晓莉, 2017)。ASD患病率的持续上升对早期诊断提出了更高的要求, 客观精确的诊断可以为干预和评估提供有效的指导。
《精神疾病诊断与统计手册(第五版)》(diagnostic and statistical manual of mental disorders, 5th Edition, DSM-V; American Psychiatric Association, 2013)突显了ASD感知觉异常表现在诊断方面的重要性。早期诊断ASD需诊断者具备丰富的临床经验, 并结合有效的诊断工具, 尽管如此还是会出现漏诊和误诊的现象。主要是因为诊断过程更多依赖于主观的经验和感受, 特别是父母作为照料者在配合诊断时更容易出现光环效应, 从而降低了诊断的有效性(Frazier et al., 2016)。因此, 仍然需要更客观的指标来精确把握疾病的核心特点, 从而对早期筛查和干预提供有效的指导。大量研究显示, 眼动特征能在一定程度上弥补临床诊断的不足, 从而更客观、量化地反映出视觉方面的异常(Falck-Ytter, Carlström, & Johansson, 2015; Moriuchi, Klin, & Jones, 2017)。相比生物反馈、皮肤电等其他仪器, 眼动技术研究ASD患者的心理过程和大脑活动特点, 具有更大的优势, 特别是对语言功能障碍以及自制力差的低功能ASD患者。眼动技术具有非侵入性的特点(Falck-Ytter, Bölte, & Gredebäck, 2013), 不需要佩戴任何外接设备, 大大提高了参与者测试过程中的舒适度, 而这对具有皮肤敏感特点的ASD患者来说是很大的优势。
大量研究发现, 不同年龄、不同症状程度的ASD患者都可能出现异常的感觉加工表现(Baum, Stevenson, & Wallace, 2015; Leekam, Nieto, Libby, Wing, & Gould, 2007)。视觉上的差异已经成为了早期鉴别ASD的可靠指标(Wass et al., 2015)。以往研究主要围绕对社交刺激的视觉回避, 以及视觉偏好等方面, 把ASD儿童注视社交刺激更少, 并且注视非社交刺激时间更长作为鉴别依据(Pierce et al., 2016), 但研究结果还有待进一步考证。一方面, 这种注视特点也可能是回避社交刺激的替代性表现, 注视时长与注视点数并不能充分的解释ASD儿童出现视觉偏好的原因以及视觉神经生理上的缺陷。另一方面, 社交刺激虽然可以提高实验的生态效度, 但其内容的复杂程度很难得到有效的控制。研究证实了ASD儿童偏好非社交刺激(Moore et al., 2018), 并且ASD儿童偏好重复运动的非社交刺激与其重复刻板行为之间存在正相关(Wang et al., 2018), 由此我们以非社交刺激作为研究材料, 探索新的眼动指标的鉴别意义。
有研究表明, ASD儿童的双眼注视点间距(distance of binoculars point of regard, DBPR)显著大于典型发展(typically developing, TD)儿童(陈飞虎, 陈顺森, 赵广平, 2016; 高世欢, 陈顺森, 林彩云, 2017), 这一特点同样出现在包含社会性刺激的情境中(李龙珠, 2017)。ASD儿童在眼动研究中的校准阶段经常出现对校准小球定位偏差较大的现象, 并且在平滑追踪任务中ASD儿童很难对视觉目标进行有效追踪(Takarae, Luna, Minshew, & Sweeney, 2008)。神经生物学上证实了ASD患者早期就存在视网膜大细胞和小细胞信息转换的困难, 这将会影响初级视觉皮层(V1区)和次级视觉皮层(V2区)对信息的接受与加工(McCleery, Allman, Carver, & Dobkinset, 2007)。ASD患者在平滑追踪任务中表现较差, 可能是V1区和额下回区域的功能联结减弱导致的(Villalobos, Mizuno, Dahl, Kemmotsu, & Müller, 2005)。但是少有研究考察ASD儿童双眼注视点间距在平滑追踪任务中的特点。因此, 我们在平滑追踪任务中, 探究ASD儿童的DBPR在目标追踪过程中与TD儿童是否存在的差异, 并进一步考证DBPR的影响因素以及鉴别意义。
相关研究显示, DBPR会受到斜视的影响。一项关于使用眼动仪对斜视患者进行临床鉴别的研究显示, 被确诊为外斜视的患者, 其DBPR显著大于视觉正常的个体(Saisara, Boonbrahm, & Chaiwiriya, 2017)。所以在考虑DBPR在鉴别ASD儿童时, 应该要确保其不存在斜视的问题。部分研究显示ASD患者斜视的发病率为26.9%和40% (Kabatas et al., 2015; Ikeda, Davitt, Ultmann, Maxim, & Cruz, 2013), 斜视造成的目标定位偏差, 以及手眼协调能力的损伤表现在很多现实任务中(Lemer, 2009), 但ASD儿童DBPR的特点是否与其高发的斜视率有关仍未有定论。
综上所述, 本研究希望通过比较TD儿童和ASD儿童DBPR的特点及影响因素, 为早期诊断和干预提供客观、稳定的指标。国内外大量研究以高功能ASD患者为主, 这反映了在ASD研究群体中不对称的现象, ASD作为一个多维的谱系障碍, 有必要增加对低功能ASD儿童的研究(Chakrabarti, 2017)。低龄低功能的ASD患儿由于缺乏语言能力, 很难开展较为复杂的实验(Eagle, 2002), 但是他们的症状表现可能更具有代表性, 其眼动数据具有重要的诊断价值(陈顺森, 2017), 并且生命早期的指标对早发现早干预更具有临床意义, 对干预治疗的效果有直接的影响。据此, 本研究通过实验设计, 要求被试观看6段平滑追踪视频, 记录ASD儿童和TD儿童观看视频的双眼注视点数据。斜视个体的双眼不能进行协同运动, 其双眼注视点与注视目标之间的距离有明显差异, 本研究招募的ASD儿童经过筛查不存在斜视问题, 所以我们假设ASD儿童在平滑追踪任务中左右眼与目标的位置误差不存在差异(假设1); ASD儿童追踪能力不足以及眼跳潜伏期长的表现与目标运动特征显著相关, 并且在观看静态或者动态场景时DBPR显著大于TD儿童, 我们假设ASD儿童的DBPR较TD儿童偏大, 而且其鉴别力会受到振幅和速度的影响, 速度越快, 振幅越大, 鉴别力越大(假设2); ASD儿童具有异常的感知觉表现, 视觉是最典型、最容易察觉的表现, 因此, 我们假设DBPR与ASD儿童感知觉异常表现存在显著的相关性(假设3)。
2 方法
2.1 被试
根据G-Power软件计算样本量, 在先验检验设定中等程度的效应量(0.25), 预计所需总样本量为48个。考虑到自闭症儿童的特殊性, 本研究从某市自闭症康复机构招募ASD儿童30名, 其中5名儿童因走动、哭闹等行为无法顺利完成实验, 最终有效被试为25名, 其中男孩21名, 女孩4名, 年龄于介3~5岁(M = 3.72, SD = 0.74)。所有被试排除器质性疾病, 由专业精神科医生根据DSM-V等精神病诊断标准诊断为ASD, 并根据《儿童自闭症评定量表》(childhood autism rating scale, CARS; Schopler, Reichler, Devellis, & Daly, 1980)进行再次评定, 被试分数均大于30分。本研究经过伦理委员会批准, 并在实验开始前, 告知家长和机构相关事项, 确保其知情同意权, 由家长填写《儿童自闭症行为量表》 (autism behavior checklist, ABC; Krug, Arick, & Almond, 1980), 分数均在53分以上。
从某市幼儿园招募25名年龄和性别相匹配的TD儿童, 其中男孩21名, 女孩4名, 年龄介于3~5岁之间(M = 3.78, SD = 0.79), 排除各种器质性疾病和精神病史。因低龄、低功能 ASD 儿童存在言语和理解功能障碍, 难以进行智力测验, 故未对两组儿童智力进行匹配。全部被试的视力或矫正视力均正常。
2.2 实验材料
实验材料为6段视频, 视频中在白色的背景上有一个黑色小球, 其半径为25像素, 将屏幕视为一个平面直角坐标系, 其最左上角为坐标系原点(0, 0), x轴向右, y轴向下。小球的初始坐标为(349, 525), 随后从左至右做正弦曲线运动, 运动的水平距离为984像素。根据以往研究结果, 当目标运动速度在8°/s以上时, ASD个体和正常个体的追踪效果不受到目标运动速度的影响(Takarae, Minshew, Luna, Krisky, & Sweeney, 2004)。因此, 设定水平方向上运动速度包括2.5°/s、5°/s、7.5°/s。垂直方向做三个周期的简谐运动, 垂直振幅包括小振幅68像素和大振幅205像素。根据3 (速度) × 2 (振幅) 6种条件制作六段视频。正弦曲线运动的视频, 如图1所示。
图1
2.3 实验仪器和程序
采用SMI RED500远程眼动仪及其软件iView X和Experiment Center呈现视频材料, 并记录所有被试的数据, 眼动仪由一台笔记本电脑控制, 视频呈现屏幕分辨率为1680×1050像素。该眼动系统评价准确性为0.5水平, 采样率为500 Hz, 并设定分开记录双眼的坐标数据。借助屏幕上一个白色红心跳动的小球对双眼进行校准, 在1°视角内至少持续注视时间为100 ms才确定为注视。
采用2 (被试类型：ASD儿童、TD儿童) × 3(速度：2.5°/s、5°/s、7.5°/s) × 2 (振幅：68像素、205像素)三因素混合设计, 其中被试为组间变量, 速度和振幅为组内变量, 因变量为追踪目标过程中的双眼注视点间距和位置误差。
主试2名, 1名负责操控电脑, 1名负责解释实验过程, 具体程序见图2实验在安静、明亮的环境中进行, 请家长配合协助。实验过程中, 被试坐在距离屏幕60 cm的椅子上或者家长的双腿上, 实验采取个别施测方法。被试观看期间不要求进行判断。
图2
2.4 分析指标
研究记录所有被试原始数据中的注视点坐标, 包括注视点的水平坐标(point of regard X, PRX)和垂直坐标(point of regard Y, PRY)。首先, 以被试追踪过程中注视点与小球位置的累积误差作为分析指标, 即均方根误差(root-mean-square error, RMSE), 该指标可以反应出被试双眼位置和相应目标运动位置的吻合度, 其值反映了追踪目标的准确性(Gooding, Miller, & Kwapil, 2000)。以往研究把双眼的注视点平均为一个注视点之后再计算RMSE值(Valakos et al., 2018)。与之不同的是, 本研究为进一步验证斜视是否会对追踪准确性有影响, 所以对左右眼的RMSE值进行分开计算。RMSE是注视偏差平方和再求平均并开方得到的(Bylsma & Pivik, 1989), 其表达式(1)和(2)中的dt为某次记录的注视点到目标中心的距离, n为记录次数。坐标点(xt, yt)为某次记录时注视点位置, 与之对应的是目标坐标(x0t, y0t)。
同时, 计算被试在追踪过程中屏幕上左右眼注视点之间的距离, 即双眼注视点间距(DBPR), 该指标可以反映出被试在追踪过程中双眼的运动特点。使用距离公式计算DBPR的值。DBPR的表达式如下, R代表右眼, L代表左眼：
DBPR = [(PRXR - PRXL)2 + (PRYR - PRYL)2]1/2
2.5 数据处理
应用Matlab 2016b计算RMSE和DBPR的值, 导入SPSS 21.0对数据进行整理和分析。
3 结果
3.1 两组儿童追踪小球运动位置误差
3.1.1 平均双眼注视点的位置误差
图3为6种条件下的左右眼位置误差描述性统计。差异检验结果显示, 除了小振幅、2.5°/s的条件之外, ASD儿童和TD儿童平均双眼注视点的位置误差均有显著差异, TD儿童在追踪小球运动位置方面更加精确。
图3
利用双因素混合效应模型对数据进行分析, 结果显示, 被试类型主效应显著, F(1, 48) = 23.30, p < 0.001, ηp2 = 0.33, 说明ASD儿童追踪小球位置的误差显著大于TD儿童; 小球振幅的主效应显著, F(1, 48) = 46.60, p < 0.001, ηp2 = 0.49, 说明小球运动振幅增大, 位置误差也随之增大; 小球速度主效应不显著, F(2, 96) = 2.68, p = 0.074, 被试类型与振幅的交互作用不显著, F(1, 48) = 0.40, p = 0.532; 被试类型与速度的交互作用不显著, F(2, 96) = 0.16, p = 0.851; 速度和振幅的交互作用不显著, F(2, 96) = 2.87, p = 0.062; 被试类型、速度和振幅三者之间交互作用不显著, F(2, 96) = 0.98, p = 0.379。
3.1.2 左眼和右眼的位置误差
图4
图5
利用双因素混合效应模型对数据进行分析, 结果显示, 被试类型主效应显著, F左(1, 48) = 29.37, p < 0.001, ηp2 = 0.38; F右(1, 48) = 27.26, p < 0.001, ηp2 = 0.36, 说明ASD儿童追踪小球位置的误差显著大于TD儿童; 小球振幅的主效应显著, F左(1, 48) = 7.08, p = 0.01, ηp2 = 0.13; F右(1, 48) = 10.48, p = 0.002, ηp2 = 0.18, 说明小球运动振幅增大, 位置误差也随之增大; 小球速度主效应不显著, F左(2, 96) = 3.14, p = 0.052; F右(2, 96) = 2.01, p = 0.146; 被试类型与振幅的交互作用不显著, F左(1, 48) = 1.72, p = 0.196; F右(1, 48) = 1.98, p = 0.166; 被试类型与速度的交互作用不显著, F左(2, 96) = 3.14, p = 0.053; F右(2, 96) = 3.03, p = 0.058; 速度和振幅的交互作用不显著, F左(2, 96) = 0.17, p = 0.839; F右(2, 96) = 0.15, p = 0.859; 被试类型、速度和振幅三者之间交互作用不显著, F左(2, 96) = 0.45, p = 0.640; F右(2, 96) = 0.44, p = 0.644。
3.2 两组儿童双眼注视点间距的差异
表1 两组儿童注视点间距(单位：像素) [M (SD)]
| 条件 | ASD | TD | 95%CI | |
|---|---|---|---|---|
| 小振幅 | 2.5°/s | 36.34 (10.41) | 26.77 (6.57) | 4.61~14.51 |
| 5°/s | 39.47 (10.26) | 28.54 (6.94) | 5.95~15.91 | |
| 7.5°/s | 41.30 (10.15) | 29.83 (7.12) | 6.49~16.46 | |
| 大振幅 | 2.5°/s | 36.77 (9.84) | 27.89 (6.09) | 4.23~13.53 |
| 5°/s | 41.88 (9.08) | 28.36 (5.80) | 9.19~17.86 | |
| 7.5°/s | 43.35 (8.32) | 29.20 (6.18) | 9.98~18.32 | |
图6
利用双因素混合效应模型对数据进行分析, 结果显示, 被试类型主效应显著, F(1, 48) = 30.96, p < 0.001, ηp2 = 0.39, 说明ASD儿童DBPR大于TD儿童; 小球速度主效应显著, F(2, 96) = 20.27, p < 0.001, ηp2 = 0.30; 被试类型与速度交互作用显著, F (2, 96) = 4.60, p = 0.012, ηp2 = 0.09, 简单效应分析结果显示, 在三种速度条件下, 两组被试的DBPR均有显著差异(p < 0.001)。ASD儿童的DBPR在三种速度条件下差异显著, 经事后比较发现, 速度2.5°/s条件下的DBPR与速度5°/s (p < 0.001)和速度7.5°/s (p < 0.001)条件下的DBPR相比差异显著, 前者显著低于后两者, 后两者之间差异不显著(p = 0.258), 说明不同速度对ASD儿童的DBPR有影响。TD儿童的DBPR在三种速度条件下差异不显著(p = 0.087), 说明不同速度对两组儿童的DBPR有不同的影响。小球振幅的主效应不显著, F(1, 48) = 2.43, p = 0.126, 说明小球运动振幅对DBPR的影响不显著; 被试类型与振幅的交互作用不显著, F(1, 48) = 1.88, p = 0.177; 速度和振幅的交互作用不显著, F(2, 96) = 0.08, p = 0.921; 被试类型、速度和振幅三者之间交互作用不显著, F(2, 96) = 1.61, p = 0.205。
3.3 ASD儿童双眼注视点间距的ROC检验
对ASD儿童DBPR进行ROC (receiver operating characteristic curve)检验, 该检验方法以不同的检测值作为判断阳性、阴性结果(本研究中患有自闭症即为阳性结果)的阈值时可分别计算出相对应的特异度和敏感度, 再以敏感度为纵坐标、(1-特异度)为横坐标绘制成曲线, 曲线下面积越大, 诊断准确性越高(张文彤, 闫洁, 2004)。结果显示(图7、表2), 在大振幅、7.5°/s速度的条件下, DBPR的鉴别力最大, 其次为5°/s速度的小球运动; 在两种振幅中, 鉴别力最大的均为7.5°/s速度的小球运动, 其他速度的鉴别力依次降低。张文彤和闫洁(2004)认为, ROC曲线下面积在0.9以上表示鉴别价值较高。所以, 大振幅、7.5°/s速度和5°/s速度条件下, DBPR的鉴别力较高, 其余振幅和速度条件下, DBPR的鉴别力均为中等水平。
图7
表2 两组被试DBPR的ROC检验结果
| 条件 | 面积 | 标准误 | p值 | 95% CI | |
|---|---|---|---|---|---|
| 小振幅 | 2.5°/s | 0.79 | 0.06 | <0.001 | 0.66~0.92 |
| 5°/s | 0.81 | 0.06 | <0.001 | 0.69~0.93 | |
| 7.5°/s | 0.82 | 0.06 | <0.001 | 0.70~0.94 | |
| 大振幅 | 2.5°/s | 0.78 | 0.07 | 0.001 | 0.64~0.91 |
| 5°/s | 0.90 | 0.05 | <0.001 | 0.82~0.99 | |
| 7.5°/s | 0.92 | 0.04 | <0.001 | 0.85~0.99 | |
3.4 ASD儿童双眼注视点间距与ABC量表的相关性
采用皮尔逊积差相关法分析DBPR与ABC量表总分及其各维度之间的关系, 结果显示(表3), 在所有速度和振幅条件下, DBPR和ABC量表的总分和感知觉维度都显著相关, 两种振幅中, 2.5°/s速度和7.5°/s速度DBPR与总分的相关性都高于5°/s速度的条件下; 小振幅、2.5°/s速度条件下的DBPR与交往、语言、自理这三个维度显著相关; 小振幅、7.5°/s速度和大振幅、2.5°/s速度条件下的DBPR与交往、自理两个维度显著相关; 大振幅、7.5°/s速度条件下的DBPR与自理维度显著相关; 在所有速度和振幅条件下, DBPR和躯体运动维度的相关性均不显著。
表3 双眼注视点间距与ABC量表及其各维度的相关[r (CI)]
| 条件 | 感知觉 | 交往 | 躯体运动 | 语言 | 自理 | 总分 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 小振幅 | 2.5°/s | 0.73** [0.48~0.89] | 0.54** [0.19~0.77] | 0.23 [-0.18~0.57] | 0.52** [0.16~0.76] | 0.56** [0.22~0.78] | 0.83** [0.64~0.92] |
| 5°/s | 0.57** [0.23~0.79] | 0.39 [-0.01~0.68] | 0.28 [-0.13~0.61] | 0.19 [-0.22~0.55] | 0.39 [-0.04~0.66] | 0.56** [0.21~0.78] | |
| 7.5°/s | 0.64** [0.33~0.83] | 0.40* [0.01~0.69] | 0.12 [-0.29~0.49] | 0.29 [-0.12~0.62] | 0.66** [0.36~0.84] | 0.66** [0.35~0.84] | |
| 大振幅 | 2.5°/s | 0.59** [0.25~0.80] | 0.49* [0.11~0.74] | 0.25 [-0.16~0.59] | 0.35 [-0.06~0.65] | 0.44* [0.05~0.71] | 0.67** [0.38~0.84] |
| 5°/s | 0.59** [0.25~0.80] | 0.27 [-0.14~0.60] | 0.19 [-0.22~0.55] | 0.29 [-0.12~0.62] | 0.36 [-0.04~0.66] | 0.53** [0.17~0.77] | |
| 7.5°/s | 0.70** [0.42~0.86] | 0.36 [-0.05~0.66] | 0.03 [-0.37~0.42] | 0.22 [-0.20~0.56] | 0.58** [0.24~0.79] | 0.58** [0.24~0.79] | |
注：*p < 0.05, **p < 0.01
4 讨论
4.1 平滑追踪任务中ASD儿童左眼、右眼运动特点
眼动仪对注视点的记录有两种方式, 一种是把左右眼在屏幕上的注视坐标平均为一个点, 前人的研究中多采用的是平均之后的坐标点, 便于对位置误差和眼动增益值进行计算(Valakos et al., 2018; Karatekin, 2007), 另一种是分开记录左右眼的注视点坐标, 从而对双眼协调运动的能力进行间接的判断(Wu et al., 2018)。鉴于ASD儿童存在斜视和左视野注视特点, 本研究采用左右眼各自的原始注视点坐标, 主要目的是为了研究ASD儿童双眼是否可以协调运动追踪目标。结果显示, ASD儿童双眼在追踪目标小球运动的过程中, 其精确定位的能力较差, 追踪过程中偏离目标轨迹的注视点更多。ASD儿童注意维持困难, 实验过程中经常会出现突然转头、闭眼等现象, 注视点会在这些时候大幅度偏离目标轨迹, 导致其位置误差间接增大, 而TD儿童除了普通的眨眼反射之外, 几乎可以有效地进行全程追踪。
研究结果显示, 左右眼位置误差在小振幅条件下小于大振幅条件下, 这一表现符合原假设。正常情况下, 小球的振幅会影响双眼追随的启动状态, 追随范围过大会增加了追踪的难度(陈顺森, 林彩云, 任杰, 2017)。ASD儿童在两种振幅条件下的左右眼位置误差显著大于TD儿童, 而左右眼之间的位置误差差异不显著, 再一次证明了ASD儿童双眼是协同运动的。本研究振幅与被试类型之间交互作用不显著, 表明两组儿童的在不同振幅条件下追踪结果是类似的。
总体上, 在所有条件下, ASD儿童左右眼对目标的追踪效果都不及TD儿童, 位置误差更大, 而这一障碍并不是因为斜视和左视野注视特点造成的。斜视分为内斜和外斜两种, 伴随出现的分别是同侧性复视和交叉性复视, 都会出现双眼视觉空间中的假象(张方华, 1993), 斜视主要表现为左右眼注视点分别到达真实目标的距离有显著差异。但是研究发现, ASD儿童左眼和右眼的注视点与目标之间的距离并没有显著差异。所以, 排除注意力维持困难和多动的原因, 说明本研究招募的ASD儿童不存在斜视的问题, 双眼是协同运动的, 追踪过程中位置误差大的表现与斜视无关。
4.2 ASD儿童平滑追踪中双眼注视点间距的影响因素和潜在机制
两组儿童DBPR差异显著, ASD儿童明显大于TD儿童, 这一结果与之前研究结果相吻合, 说明ASD儿童存在DBPR增大的表现, 这一表现具有跨任务类型的稳定性。速度的主效应显著, DBPR受到小球速度的影响, 速度越快, DBPR越大。速度和被试类型的交互效应显著, 两组儿童在不同速度条件下的DBPR是有差异的。
有趣的是, 振幅的主效应不显著, DBPR并没有随着振幅的改变而发生变化, 这可能与ASD儿童视觉转移和分离能力差(梁良, 2015)有关, 双眼注视点不能从之前目标所在的位置发生转移, 会造成与目标位置误差的增大, 但注视点之间的距离因为没有发生跟随运动所以没有太大的变化, 这就解释了位置误差受振幅影响但DBPR没有受到影响的原因。事实上, 在实验过程中经常会发现, ASD儿童的注视点短暂停留在小球之前经过的某个位置, 然后再次追随小球运动。其余交互效应均不显著, 表明在平滑追踪过程中, 速度是影响两组儿童DBPR最主要的因素, 这一结果与之前的研究结果相一致(高世欢等, 2017)。目标运动速度的加快, 相对应的就会使调动双眼协调运动所需要的时间减少, 造成双眼注视点间距变大。
ASD儿童DBPR过大, 这一表现潜在的机制可能是ASD患者更多依赖“自下而上”的视觉加工, 这一表现与弱的中央统合理论相吻合(Lawson, Rees, & Friston, 2014)。有研究表明, 整体的动态目标加工能力取决于任务的速度和持续时间(Hadad, Schwartz, Maurer, & Lewis, 2015), 而ASD儿童可能无法兼顾眼球追踪速度和视网膜成像, 导致其始终都不能进行有效的追踪, 说明其视觉加工本质上存在缺陷。有研究表明, 正常人在对视觉信息加工时, 更关注视觉中央刺激, 但ASD患者更加关注中央刺激外的信息(Rutherford, Richards, Moldes, & Sekuler, 2007), 这一视觉习惯会导致双眼不能有效加工重要的视觉信息。ASD儿童异常的视觉特点与其大脑结构和功能异常密切相关。有研究显示, ASD患者动态视觉精确性较差且易受到干扰, 这一表现与小脑和脑干之间的回路异常有关(Schmitt, Cook, Sweeney, & Mosconi, 2014)。另一个潜在的机制是, ASD患者在动态任务中表现出注意瞬脱效应的增强, 时间层面上的“视盲”程度更高(Amirault et al., 2009), 即他们会对于眼前的显著刺激或刺激变化视而不见, 刺激对于他们来说是阶段性出现的, 这可能会造成ASD患者在注视过程中伴随着视觉的变化, 目标被注意到时, DBPR变小, 目标未被注意到时, DBPR变大。
4.3 ASD儿童平滑追踪中双眼注视点间距的鉴别意义
ASD儿童DBPR在6种条件下均具有鉴别力, 两种振幅, 速度7.5°/s条件下, 鉴别力是最高的, 随着速度下降依次递减。在大振幅、速度5°/s和7.5°/s条件下鉴别力均在0.9以上, 鉴别价值较高。研究结果表明, 平滑追踪任务刺激可以作为ASD儿童视觉异常的鉴别诊断材料。作为非社交刺激材料, 其具备操作简单、易获得、材料结构固定、易于比较的特点(Frazier et al., 2017)。
现阶段诊断ASD仍然停留在经验上的主观判断, 诊断量表虽然具备很高的信效度, 但在施测过程中免不了会受光环效应影响, 并且ASD症状轻重程度判断的不确定性和操作上的难度会使误诊和漏诊的几率上升。相比之下, 社会大众已经开始接受眼动技术作为鉴别的一种有效工具, 其采集的眼动数据客观真实, 生态效度有保障, 可进行定性研究和纵向比较, 数据记录也不容易丢失(邓铸, 2005)。一方面, ASD儿童DBPR的鉴别价值是否存在于任何情境和任务中有待于进一步验证, 也有必要对DBPR诊断价值的临床适用性进行进一步的探讨。另一方面, 可识别的内在表型能够有效地揭示出ASD背后的病理机制, 对于ASD的干预和分类是至关重要(Kumazaki et al., 2018), DBPR具有很大的鉴别潜力, 可以作为临床上早期鉴别ASD的潜在生物反应性指标以及候选内表型。
本研究仅考察DBPR的鉴别意义, 一方面是因为DBPR是本研究主要考察的指标, 位置误差是用来验证所招募的被试是否存在斜视问题。另一方面, 对位置误差的鉴别力进行了检验, 相比之下, DBPR的鉴别力水平更高, 更具有鉴别价值。
4.4 ASD儿童双眼注视点间距与ABC量表的相关性
考虑到DBPR相比位置误差更具有鉴别性, 因此进一步探讨这一指标与ABC量表的相关性。结果显示, 六种条件下的DBPR与量表总分呈显著的正相关, 并且与感知觉维度也是呈显著正相关。数据结果显示在低速、小振幅的条件下, DBPR与感知觉症状相关度最高, 但该条件下的实验过程中ASD儿童更多的出现扭头、身体摆动的表现, 并且该条件下ASD儿童注意力难以维持, 这些表现会对DBPR结果产生影响。因此, 这部分结果的真实性可能存在争议。相比之下, 快速、大振幅条件下, ASD儿童会被运动速度快的目标吸引, 有效追踪的时间更长, 注意力也更集中, 其DBPR的差异更具有代表性。总的来说, DBPR作为一个潜在的诊断指标同样也能够反映出ASD儿童感知觉异常的特点。日常生活中, ASD儿童的家长或者照料者最容易观察到的就是其异常的感知觉表现(Baum et al., 2015; Marco, Hinkley, Hill, & Nagarajan, 2011), 比如长时间注视旋转物体、对强光等刺激的敏感等。DSM-V中加入感知觉异常的诊断标准, 也表明了感知觉异常在诊断中的重要性, DBPR可以作为一个感知觉异常的指标进行临床上的辅助诊断。
4.5 研究局限与展望
本研究通过平滑追踪任务来探讨ASD儿童的DBPR特点, 考察其临床应用的鉴别意义。但存在一些局限和不足, 一方面, 本研究未能对该指标的不同年龄层进行划分, 儿童视觉各方面的发展在不同年龄段会有不同的表现(Mayer & Dobson, 1982; Aring, Grönlund, Hellström, & Ygge, 2007), 由于当前国内确诊儿童是否患有自闭症谱系障碍通常要到3周岁, 故本研究未考察3岁以下儿童的视觉特点, 不能从发展的角度来验证该指标的有效性。因此, 未来研究需要关注更低龄的儿童, 探索其DBPR随年龄发展的特点, 以便为后期的鉴别诊断提供早期的依据。另一方面, 本研究招募的为低功能ASD被试, 难以进行智力匹配, 但其智力水平可能会对研究结果造成影响(Chita-Tegmark, 2016; Frazier et al., 2017)。同时也未考察高功能ASD儿童是否也存在同样的视觉缺陷。高功能ASD语言功能较好, 能够进行智力水平的评估, 可以由此来考察智力水平与其DBPR之间存在的关系。未来研究需加入对高功能ASD儿童DBPR的探索, 由此得出结果可能实现对疾病轻重程度和治疗效果的准确判断, 有利于疾病分类以及早期干预的有效实施。
5 结论
ASD儿童双眼视觉存在缺陷, 与斜视无关, 表现为双眼注视点间距过大。在大振幅、快速度的条件下, 双眼注视点间距的鉴别价值最高, 可以有效地反映出ASD儿童感知觉异常的特点。
参考文献
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<a name="Abs1"></a><div class="AbstractSection"> <div class=""><h3>Background </h3>The ability to keep steady fixation on a target is one of several aspects of good visual function. However, there are few reports on visual fixation during childhood in healthy children.
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Purpose To determine the incidence of ophthalmologic disorders in children with autism and related disorders. Design Retrospective chart review. Four hundred and seven children diagnosed with autism or a related disorder between 1998 and 2006. one hundred and fifty-four of these children completed a comprehensive ophthalmology exam by a pediatric ophthalmologist. Results Ophthalmologic pathology was found in 40% of patients with autism or a related disorder with 29% having significant refractive errors, 21% demonstrating strabismus, and 10% having amblyopia. Conclusions Children with autism or a related disorder will frequently have an ophthalmologic abnormality. Since cooperation with vision screening is understandably limited in these children, a comprehensive eye examination by a pediatric ophthalmologist is recommended for all such children.
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<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">This paper reviews the use of eye tracking measures (saccades, smooth-pursuit eye movements, fixations during scene and face perception, and pupillary dilation) to study typical and clinical populations of children and adolescents and evaluates the use of these measures. The studies are evaluated with a focus on points that may be of general interest to developmentalists (the contribution of contextual and temporal factors in performance, methods of analyzing age-related differences, and the role of the psychometric properties of the tests in interpretation of differences across age and clinical groups). Some limitations of eye tracking are pointed out (e.g., the nature of the relation between oculomotor and other motor systems, constraints in making inferences about the brain from psychophysiological data). Finally, the potential of eye tracking measures for probing normative and abnormal development is explored.</p>
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Atypical sensory-based behaviors are a ubiquitous feature of autism spectrum disorders (ASDs). In this article, we review the neural underpinnings of sensory processing in autism by reviewing the literature on neurophysiological responses to auditory, tactile, and visual stimuli in autistic individuals. We review studies of unimodal sensory processing and multisensory integration that use a variety of neuroimaging techniques, including electroencephalography (EEG), magnetoencephalography (MEG), and functional MRI. We then explore the impact of covert and overt attention on sensory processing. With additional characterization, neurophysiologic profiles of sensory processing in ASD may serve as valuable biomarkers for diagnosis and monitoring of therapeutic interventions for autism and reveal potential strategies and target brain regions for therapeutic interventions. (Pediatr Res 69: 48R-54R, 2011)
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