CN111326253A - 自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，主要包括以下步骤：1)设置多模态评估环境；所述多模态评估环境用于对被测对象进行刺激，所述多模态评估环境包括：视觉场景、言语交流场景、情感交流场景；2)采集多模态评估信息；所述评估信息包括：被测对象的智力信息、行为数据和眼动数据；3)进行统计分析，得出被测对象的情感认知能力；进行统计分析包括：对行为数据进行统计分析，对眼动数据统计分析，对行为数据和眼动数据相结合进行统计分析。本发明一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，在原本人工评估的基础上增加了客观评估的途径，为精确而有效地评估患者社会交往、情感认知能力提供证据。

Description

自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法
技术领域
本发明涉及一种基于眼动技术的自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法。
背景技术
近年来，在对自闭症谱系障碍的研究中普遍认为自闭症谱系障碍患者具有行为刻板、社交障碍等特征，而社交障碍又和情绪感知紧密相连，社交障碍导致自闭症谱系障碍患者具有一定的情绪感知缺陷，而这一缺陷又反过来加剧了自闭症谱系障碍患者的社交障碍。所以越来越多的研究开始关注自闭症谱系障碍患者的社会交往、情感识别的能力。
目前，最普遍的评估方式为人工评估方法，人工评估过程耗时较长，对医生的能力水平要求较高，评估时由于患者的配合程度、个体差异经常会出现患者不配合的情况，难以打分；同时由于自闭症谱系障碍患者具有异质性，无法通过某一项检查来确诊，只能根据症状学特征、病史资料和社会功能来确诊，所以评估结果的主观因素和不可控因素较多。
发明内容
为解决上述背景技术中存在的问题，本发明提出一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，在原本人工评估的基础上增加了客观评估的途径，为精确而有效地评估患者社会交往、情感认知能力提供证据。
本发明解决上述问题的技术方案是：一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
1)设置多模态评估环境
所述多模态评估环境用于对被测对象进行刺激，
所述多模态评估环境包括：视觉场景、言语交流场景、情感交流场景；
2)采集多模态评估信息
所述评估信息包括：被测对象的智力信息、行为数据和眼动数据；
3)进行统计分析，得出被测对象的情感认知能力；
进行统计分析包括：对行为数据进行统计分析，对眼动数据统计分析，对行为数据和眼动数据相结合进行统计分析。
进一步地，上述步骤1)中，
所述视觉场景包括真实场景和/或虚拟场景；在真实场景中，使用生活化的动态的视频作为刺激材料，能够展现人物在现实生活中真实的情感；虚拟场景，利用一个灵活的，自动合成的三维虚拟说话人头像作为刺激材料，能够真实的模拟人机交互过程中，人与机器人之间实时的、动态的言语表达并带有相对应面部表情的交流。
进一步地，上述步骤1)中，
所述言语交流场景包括单人说话场景和/或多人交流场景；单人说话场景指只出现一个人的视频作为刺激材料，是以特写的方式描述，能够细微地表现人物的面部表情；在多人交流场景中，使用场景中出现多人言语交流和情感表达的视频作为刺激材料，能够体现人与人之间是通过言语交流或互动进行情感交流。
进一步地，上述步骤1)中，
所述情感交流场景包括单句场景和/或对话场景；单句场景是指在视频材料中，不同的刺激材料的话是相互独立的，通过只说一句话就能体现出人物内心的情感；对话场景是指在视频材料中，人物之间是有对话的、有语境的，根据不同的情境，体现不同的情感。
进一步地，上述步骤2)中，
采集智力信息具体为：通过询问方式记录被测对象本人或其监护人关于性别、实际年龄、心理年龄、言语能力的基本信息，以及以智力测评的方式获得智力信息和认知信息等。
进一步地，上述步骤2)中，
采集行为数据具体为：利用音视频采集设备全程记录自闭症谱系障碍患者在进行不同场景下进行情绪识别时的行为动作，包括某些特殊行为，如自言自语、情绪失控、重复性语言等，同时，记录自闭症谱系障碍患者在进行情绪识别时做出的判断。
进一步地，上述步骤2)中，
采集眼动数据具体为：被测对象在观看视频材料时的眼动数据，眼动数据包括焦点图、热点图、眼动轨迹和瞳孔大小。
进一步地，上述步骤3)中，
对行为数据进行统计分析具体为：根据自闭症谱系障碍患者在进行情绪识别时做出的判断，统计自闭症谱系障碍患者在不同情绪下的情绪感知判断准确率；利用统计分析方法分析自闭症谱系障碍患者在观看正面情绪和负面情绪之间的差异性；同时，利用相关性分析方法分析自闭症谱系障碍患者的智力信息与情绪感知判断准确率之间的相关性。
进一步地，上述步骤3)中，
对眼动数据统计分析，根据采集到的眼动数据，计算自闭症谱系障碍患者在观看视频刺激材料中的兴趣区(如眼睛、嘴巴和脸等兴趣区)的进入时间、注视时间和注视点个数；利用统计分析方法分析自闭症谱系障碍患者对不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数的差异性；同时，利用相关性分析方法分析自闭症谱系障碍患者的智力信息与自闭症谱系障碍患者对不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数的相关性。
进一步地，上述步骤3)中，
对行为数据和眼动数据相结合进行统计分析具体为：根据行为数据中统计的自闭症谱系障碍患者在不同情绪下的情绪感知判断准确率以及自闭症谱系障碍患者对不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数等眼动生理数据，利用统计分析方法分析情绪感知判断准确率和在不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数等的差异性；同时，利用相关性分析方法分析情绪感知判断准确率与在不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数等之间的相关性。
本发明的优点：
1)在刺激材料的设计中，采用真实场景、虚拟场景、多人场景、单人场景、单句场景以及具有上下文的场景等多种设计，而且在以上各类场景的基础上调节场景中人物面部的不同的情绪强度，全方位的，综合的评估自闭症谱系障碍患者的社会认知和情绪识别的能力，从不同的角度，可以看到自闭症谱系障碍患者在情绪识别的多方面存在缺陷或某一方面具有明显缺陷；
2)由于眼动跟踪是非侵入性的，被评估者不需要佩戴任何装置，在评估过程中，不会感到不适而放弃评估，同时，记录的生理数据为被评估者在自然状态下的反应，更能真实反映被评估者的社交能力；
3)主观和客观的评估相结合，采用客观的统计学分析方法分析自闭症谱系障碍患者的生理数据，与传统的评估量表相比较，具有流程简单，易操作，周期性短，不受医生的能力和经验以及当地医疗水平的限制，可作为评定标准进行评估；
4)眼动数据和行为数据的多模态信息融合评估，可充分利用眼动数据和行为数据各自进行评估时所展现的优势综合评估自闭症谱系障碍患者的社交能力，使得评估方法可靠，结果准确；
5)自闭症谱系障碍患者的社会认知和情绪识别的评估结果表现在主观感知判断正确率明显低于正常发展对照组，更少的关注情绪识别的眼睛、面部等核心区域，且自闭症谱系障碍患者的心理年龄与主观感知判断正确率具有正相关，面部区域的注视点和注意时间都和心理年龄呈正相关。
附图说明
图1是本发明一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
1)设置多模态评估环境
所述多模态评估环境用于对被测对象进行刺激，
所述多模态评估环境包括：视觉场景、言语交流场景、情感交流场景；
为了能够客观的评估自闭症谱系障碍患者在社会认知和情绪识别的能力，而且能够适用于不同年龄段，不同发育水平，又能够受当地医疗水平的局限，即使是医生能力不足或者经验不够的情况下，也能够准确的评估自闭症谱系障碍患者，本发明在刺激材料的设计中，采用动态、特定和人为加工的场景作为刺激材料，具体为：
上述步骤1)中，所述视觉场景包括真实场景和/或虚拟场景；在真实场景中，使用生活化的动态的视频作为刺激材料，能够展现人物在现实生活中真实的情感；虚拟场景，利用一个灵活的，自动合成的三维虚拟说话人头像作为刺激材料，能够真实的模拟人机交互过程中，人与机器人之间实时的、动态的言语表达并带有相对应面部表情的交流。自闭症谱系障碍患者无法像普通人一样与别人进行眼神接触，但是通过创造的虚拟场景，自闭症谱系障碍患者能在与虚拟人物的互动中获得锻炼，从而探索模拟的相对真实场景较简单的虚拟场景是否能够在自闭症谱系障碍患者的情感识别的过程中提供更有效的信息。
上述步骤1)中，所述言语交流场景包括单人说话场景和/或多人交流场景；单人说话场景指只出现一个人的视频作为刺激材料，是以特写的方式描述，能够细微地表现人物的面部表情；在多人交流场景中，使用场景中出现多人言语交流和情感表达的视频作为刺激材料，能够体现人与人之间是通过言语交流或互动进行情感交流。设计此类场景作为刺激材料探索自闭症谱系障碍患者在单一与多人两种场景下的情绪识别和社会交往能力的异同。
上述步骤1)中，所述情感交流场景包括单句场景和/或对话场景；单句场景是指在视频材料中，不同的刺激材料的话是相互独立的，通过只说一句话就能体现出人物内心的情感；对话场景是指在视频材料中，人物之间是有对话的、有语境的，根据不同的情境，体现不同的情感。设计此类场景作为刺激材料，探索自闭症谱系障碍患者在理解说话的内容上以及在不同情境下每句话中所表达的情感上的能力。
本发明在以上的各类场景的基础上，调节场景中人物的不同的表情强度，其中，表情强度分为低强度、中强度和高强度三种强度等级。使用不同表情强度的视频作为刺激材料，通过分析不同表情强度对自闭症谱系障碍患者的影响，不同强度下的刺激材料也会对自闭症谱系障碍患者有更加全面的评估，能够准确的了解到自闭症谱系障碍患者在哪一层面存在缺陷，使得评估更加精细化。
本发明通过设计不同的刺激材料，进行全方位的，综合的评估自闭症谱系障碍患者的社会认知和情绪识别的能力。根据不同的角度，可以看到自闭症谱系障碍患者在情绪识别的多方面存在缺陷或某一方面具有明显缺陷。在数据获取方案初步设之后，本发明进行了数据获取的预实验，在预实验的结果分析中进一步调整实验方案和刺激材料的设计，最终形成实验方案。
2)采集多模态评估信息
本发明旨在采集自闭症谱系障碍患者的主观数据和客观数据，主客观数据主要从以下三个方面来进行采集：
本发明采集自闭症谱系障碍患者的智力信息：通过询问方式记录自闭症谱系障碍患者本人或其监护人关于性别、实际年龄、心理年龄、言语能力等的一些基本信息，以及以智力测评的方式获得自闭症谱系障碍患者智力信息和认知信息等；
本发明采集自闭症谱系障碍患者的行为数据：利用一个音视频采集设备全程记录自闭症谱系障碍患者在进行不同场景下进行情绪识别时的行为动作，包括某些特殊行为，如自言自语、情绪失控、重复性语言等，同时，记录自闭症谱系障碍患者在进行情绪识别时做出的判断；
本发明采集自闭症谱系障碍患者的眼动数据：利用眼动技术实时记录自闭症谱系障碍患者的注视信息，实验在独立安静的房间内进行，在正式实验开始前，自闭症谱系障碍患者眼睛与屏幕中心持平，距离约为60cm，每次实验之前进行校准，校准成功后才能进行正式实验。在正式实验过程中，被试显示屏上会呈现一系列某一场景下的视频刺激材料，自闭症谱系障碍患者被要求观看视频刺激材料，每当观看完一个视频刺激材料之后，需要判断视频刺激材料所表达的情感，并选择标签为对应情绪的按键，眼动仪采集被试在观看视频材料时的眼动数据，包括焦点图、热点图、眼动轨迹和瞳孔大小等。
3)进行统计分析，得出被测对象的情感认知能力；
本发明旨在将主观和客观相结合，来综合评估自闭症谱系障碍患者的社会认知和情绪识别的能力。数据分析主要从以下三个方面:
1、行为数据统计分析：根据自闭症谱系障碍患者在进行情绪识别时做出的判断，统计自闭症谱系障碍患者在不同情绪下的情绪感知判断准确率。利用统计分析方法分析自闭症谱系障碍患者在观看正面情绪和负面情绪之间的差异性。同时，利用相关性分析方法分析自闭症谱系障碍患者的智力信息与情绪感知判断准确率之间的相关性。
2、眼动数据统计分析：根据采集到的眼动数据，计算自闭症谱系障碍患者在观看视频刺激材料中的兴趣区(如眼睛、嘴巴和脸等兴趣区)的进入时间、注视时间和注视点个数。利用统计分析方法分析自闭症谱系障碍患者对不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数等的差异性。同时，利用相关性分析方法分析自闭症谱系障碍患者的智力信息与自闭症谱系障碍患者对不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数等的相关性。
3、行为数据和眼动数据相结合进行统计分析：根据行为数据中统计的自闭症谱系障碍患者在不同情绪下的情绪感知判断准确率以及自闭症谱系障碍患者对不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数等眼动生理数据，利用统计分析方法分析情绪感知判断准确率和在不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数等的差异性。同时，利用相关性分析方法分析情绪感知判断准确率与在不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数等之间的相关性。
在自闭症谱系障碍患者评估过程中，通过融合大自闭症谱系障碍患者的智力信息、行为数据以及眼动数据三者，通过运用大量的数据分析得出规律来进行评估。在各地区医疗发展不平衡而受到限制的情况下，可作为评定标准进行评估。
本发明经过三次实验验证：
第一次使用生活化的动态的视频对中等功能的自闭症谱系障碍儿童患者进行评估测试，实验结果显示出自闭症谱系障碍患者的情绪识别障碍以及与正常对照组的眼动生理数据之间的差异，与正常对照组相比自闭症谱系障碍患者对眼睛、嘴巴、面部其他区域的注视和兴趣明显减少，更加偏向于社会认知以及情绪识别中不具有社会性意义的背景中，而且自闭症谱系障碍患者对不同类别的情绪，具有不同的表现，自闭症谱系障碍患者更加擅长正面情绪的认知，负面情绪也需要更多的注意力去解读。
第二次同样使用生活化的动态的视频，对高功能的自闭症谱系障碍儿童患者进行评估测试，同时增加卡式智力测评来探索本专利的可靠性和普适性，实验结果表明自闭症谱系障碍患者具有社会认知和情绪识别的缺陷，主观感知判断正确率明显低于对照组。眼动数据分析表明，自闭症谱系障碍患者在情绪识别的过程中与典型发展被试相比更少的关注情绪识别的某些核心区域(眼睛、面部)，但是在嘴巴上并无差异。而且自闭症谱系障碍患者的心理年龄(卡式智力测评得分)与主观感知判断正确率具有正相关。面部区域的注视点和注意时间都和心理年龄呈正相关，心理年龄分数越高，判断正确率越高，面部的注视时间及注视点越多，再一次证明的本发明的可靠性。
第三次使用有上下文对话和强度变化的动态的不同情绪的三维虚拟说话人头像视频，对自闭症谱系障碍儿童患者进行评估测试，三维虚拟说话人头像由一个灵活的，自动合成的，它是实时的、动态的和带言语交流功能的三维情感面部表达系统，能够真实的模拟人机交互过程中人与机器人之间的带言语的并有面部表情的情感交流。采集自闭症患者观看有上下文对话和强度变化的动态的三维虚拟说话人头像视频时的眼动生理数据，采用数学统计分析方法分析和比较自闭症患者和正常对照组在观看3D虚拟说话人头像视频时的注视方式与正常对照组的差异性以及自闭症患者的主观感知判断正确率与动态的3D虚拟说话人头像的情感强度变化的关系，得到自闭症患者对有上下文对话和强度变化的动态的3D虚拟说话人头像的情感感知情况，从而对自闭症患者进行合理化评估社会认知能力和情感感知程度。
以上所述仅为本发明的实施例，并非以此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的系统领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)设置多模态评估环境
所述多模态评估环境用于对被测对象进行刺激，
所述多模态评估环境包括：视觉场景、言语交流场景、情感交流场景；
2)采集多模态评估信息
所述评估信息包括：被测对象的智力信息、行为数据和眼动数据；
3)进行统计分析，得出被测对象的情感认知能力；
进行统计分析包括：对行为数据进行统计分析，对眼动数据统计分析，对行为数据和眼动数据相结合进行统计分析。
2.根据权利要求1所述的一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于：步骤1)中，
所述视觉场景包括真实场景和/或虚拟场景；在真实场景中，使用生活化的动态的视频作为刺激材料，展现人物在现实生活中真实的情感；虚拟场景，利用自动合成的三维虚拟说话人头像作为刺激材料，能够真实的模拟人机交互过程中，人与机器人之间实时的、动态的言语表达并带有相对应面部表情的交流。
3.根据权利要求1所述的一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于：步骤1)中，
所述言语交流场景包括单人说话场景和/或多人交流场景；单人说话场景指只出现一个人的视频作为刺激材料，是以特写的方式描述，能够细微地表现人物的面部表情；在多人交流场景中，使用场景中出现多人言语交流和情感表达的视频作为刺激材料，能够体现人与人之间是通过言语交流或互动进行情感交流。
4.根据权利要求1所述的一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于：步骤1)中，
所述情感交流场景包括单句场景和/或对话场景；单句场景是指在视频材料中，不同的刺激材料的话是相互独立的，通过只说一句话就能体现出人物内心的情感；对话场景是指在视频材料中，人物之间是有对话的、有语境的，根据不同的情境，体现不同的情感。
5.根据权利要求1-4任一所述的一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于：步骤2)中，
采集智力信息具体为：通过询问方式记录被测对象本人或其监护人关于性别、实际年龄、心理年龄、言语能力的基本信息，以及以智力测评的方式获得智力信息和认知信息。
6.根据权利要求5所述的一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于：步骤2)中，
采集行为数据具体为：利用一个音视频采集设备全程记录被测对象在进行不同场景下进行情绪识别时的行为动作，包括自言自语、情绪失控、重复性语言，同时，记录被测对象在进行情绪识别时做出的判断。
7.根据权利要求6所述的一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于：步骤2)中，
采集眼动数据具体为：被测对象在观看视频材料时的眼动数据，眼动数据包括焦点图、热点图、眼动轨迹和瞳孔大小。
8.根据权利要求7所述的一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于：步骤3)中，
对行为数据进行统计分析具体为：根据被测对象在进行情绪识别时做出的判断，统计被测对象在不同情绪下的情绪感知判断准确率；利用统计分析方法分析被测对象在观看正面情绪和负面情绪之间的差异性；同时，利用相关性分析方法分析被测对象的智力信息与情绪感知判断准确率之间的相关性。
9.根据权利要求8所述的一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于：步骤3)中，
对眼动数据统计分析，根据采集到的眼动数据，计算被测对象在观看视频刺激材料中的兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数；利用统计分析方法分析被测对象对不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数的差异性；同时，利用相关性分析方法分析被测对象的智力信息与被测对象对不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数的相关性。
10.根据权利要求9所述的一种自闭症谱系障碍患者的多模态情感认知能力的评估方法，其特征在于：步骤3)中，
对行为数据和眼动数据相结合进行统计分析具体为：根据行为数据中统计的被测对象在不同情绪下的情绪感知判断准确率以及被测对象对不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数眼动生理数据，利用统计分析方法分析情绪感知判断准确率和在不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数等的差异性；同时，利用相关性分析方法分析情绪感知判断准确率与在不同兴趣区的进入时间、注视时间和注视点个数之间的相关性。
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