Maschinelles Lernen bringt Licht ins Dunkel der Blickmuster von Autisten

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Dirk de Pol, aktualisiert am 7. Dezember 2022, Lesezeit: 5 Minuten

Um Einblicke in das menschliche Gehirn und Verhalten zu gewinnen untersuchen Neurowissenschaftler unter anderen die Blickmuster von Menschen,

  • Viele Studien haben gezeigt, dass Menschen mit einer Autismus-Spektrum-Störung (ASS) und Menschen ohne ASS dazu neigen, deutlich unterschiedliche Blickmuster zu haben, wenn sie soziale Reize betrachten, was bedeutsame Unterschiede in der sozialen Verarbeitung widerspiegeln könnte.

Studien haben jedoch auch gezeigt, dass die Blickmuster zwischen Personen derselben Gruppe und sogar innerhalb einzelner Personen stark variieren, was die Frage aufwirft, ob Blickmuster ein zuverlässiges Merkmal widerspiegeln.

Um was geht es in der neuen Studie?

Eine Studie, die von Forschern des National Institute of Mental Health durchgeführt und in der Zeitschrift Autism Research veröffentlicht wurde, zeigt, dass, obwohl die relative Zeit, die Menschen damit verbringen, auf verschiedene Gesichtsmerkmale zu schauen, von Person zu Person variiert, die Blickmuster auf individueller Ebene sowohl bei Menschen mit einer Autismus-Spektrum-Störung als auch bei Menschen ohne ASS gleich sind.

  • Die Ergebnisse, die auf maschinellen Lernanalysen von Eye-Tracking-Daten beruhen, deuten auch darauf hin, dass für eine genaue Schätzung der individuellen Blickmuster von Menschen mit einer Autismus-Spektrum-Störung mehr Daten erforderlich sein könnten als bisher angenommen.

Was ist der Ansatz der neuen Studie?

Für die Studie untersuchten die Forscher die Daten von 33 erwachsenen Männern, die spezifische Kriterien für die Kategorie der „breiten Autismus-Spektrum-Störungen“ erfüllten.

Zu Vergleichszwecken wurde jeder Teilnehmer mit einer Autismus-Spektrum-Störung (ASS) mit einem anderen männlichen Teilnehmer verglichen, der ein ähnliches Alter und einen ähnlichen IQ hatte, aber keine ASS-Diagnose erhielt.

Die Teilnehmer sahen sich eine 8-minütige Serie von 22 Filmclips an, die soziale Interaktionen mit zwei oder mehr Personen im Gespräch darstellten. Die Forscher verwendeten Eye-Tracking-Technologie, um die Augenbewegungen der Teilnehmer aufzuzeichnen, während sie die Clips ansahen.

Für ihre Analysen trainierten die Forscher einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um jedes Pixel in jedem Bild jedes Filmclips schnell zu klassifizieren, indem sie die Pixel als zu einem bestimmten Körperteil (z. B. Auge, Nase, Mund) oder zum Hintergrund gehörig kennzeichneten.

  • Die Wissenschaftler verknüpften diese Kennzeichnungen mit den Eye-Tracking-Daten der Teilnehmer, um festzustellen, worauf die Teilnehmer in jedem Bild des Clips blickten.
  • Anschließend untersuchten sie die die Konsistenz der Blickmuster sowohl auf individueller Ebene als auch auf Gruppenebene.

Was sind die Ergebnisse der Autismus-Studie?

Auf individueller Ebene fanden die Forscher heraus, dass Autisten im Vergleich zu Teilnehmern ohne Autismus-Spektrum-Störung eine geringere Konsistenz in Bezug auf das, was sie in den Filmclips betrachteten, zeigten.

Das heißt, der Anteil der Zeit, den ein Teilnehmer mit einer Autismus-Spektrum-Störung damit verbrachte, auf bestimmte Gesichtszüge zu schauen, war von Clip zu Clip weniger konsistent.

  • Dieses Ergebnis deckt sich mit früheren Erkenntnissen, die eine beträchtliche Variabilität in den Blickmustern von Autisten zeigen.

Als die Forscher jedoch mehr Daten in ihre Analysen aufnahmen, zeigten sich stabile Blickmuster für Teilnehmer mit einer Autismus-Spektrum-Störung und ihre Altersgenossen ohne ASS – im Durchschnitt zeigte jeder Teilnehmer spezifische Blickmuster, wobei er bestimmte Gesichtsmerkmale gegenüber anderen bevorzugte.

Dies deutet darauf hin, dass diese Blickmuster ein zuverlässiges individuelles Merkmal für Teilnehmer mit einer Autismus-Spektrum-Störung und solche ohne ASS widerspiegeln.

Während es deutliche Unterschiede in den Blickmustern zwischen den Personen in jeder Gruppe gab, beobachteten die Forscher auch einige robuste Unterschiede zwischen den Gruppen.

Im Allgemeinen verbrachten Versuchspersonen mit einer Autismus-Spektrum-Störung weniger Zeit damit, Gesichter anzuschauen, insbesondere die Mitte des Gesichts, verglichen mit Teilnehmern ohne ASS. Teilnehmer mit ASS verbrachten auch relativ mehr Zeit damit, die Hintergrundbereiche der Clips zu betrachten.

Es ist wichtig anzumerken, dass weitere Studien erforderlich sind, um festzustellen, ob die Ergebnisse über diese kleine Stichprobe erwachsener Männer hinaus auf größere und vielfältigere Gruppen von Teilnehmern verallgemeinert werden können.

  • Vor allem Studien mit Kindern sind wichtig, um zu verstehen, wie Blickmuster entstehen und sich im Laufe der Entwicklung verändern.

Insgesamt trägt die Studie zu unserem Verständnis der individuellen Blickmuster bei Menschen mit und ohne Autismus-Spektrum-Störung bei.

Die Forscher stellen fest, dass datengesteuerte maschinelle Lernansätze vielversprechend sind, um die Forschung in diesem Bereich voranzubringen, da sie die nötige Leistung und Effizienz für die Analyse großer Eye-Tracking-Datensätze bieten.

Quelle

Der Beitrag beschäftigt sich mit einem medizinischen Thema, einem Gesundheitsthema oder einem oder mehreren Krankheitsbildern. Dieser Artikel dient nicht der Selbst-Diagnose und ersetzt auch keine Diagnose durch einen Arzt oder Facharzt. Bitte lesen und beachten Sie hier auch den Hinweis zu Gesundheitsthemen!

ddp

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