基于眼动研究的孤独症谱系障碍早期预测

孤独症谱系障碍是一组以社交困难为主要特征的神经发育障碍, 涵盖孤独症、阿斯伯格综合症及分类不明确的广泛型精神发育障碍。ASD预测研究集中在神经生理学、遗传学及心理学领域。在心理学研究中, 眼动技术的运用使得相关测量更为细微、精确, 测量过程更严谨, 预测关系更可信。现有的眼动预测主要着眼于注视时间、首视点和扫视反应时指标的研究。这些研究揭示注视面部和眼睛时间短、注视眼睛时间随年龄增长递减、注视追随时间短、注视重复物理性刺激时间长、视觉搜索优势及注意解除困难均可以预测ASD。未来研究应强化眼动特征预测作用的追踪性考证, 加大与其它发展障碍的预测区分, 控制视觉接受能力对眼动行为的影响, 建立综合性预测体系。     

孤独症谱系障碍者的情绪韵律识别

情绪韵律识别是从声学线索变化中提取情绪信息,进而推断他人情绪状态的过程。情绪韵律识别缺陷是孤独症谱系障碍者的一种常见表现,此缺陷会受到情绪韵律强度、字面语义、情景语境、心理声学能力和共患疾病的影响。目前,该人群情绪韵律识别缺陷的原因探析集中于心智化能力不足、社会动机缺失和经验匮乏假说等。孤独症谱系障碍者情绪韵律识别的神经机制研究主要集中于与健康人群的比较,相关发现包括情绪韵律识别的右半球优势效应、局部脑区激活增多、大脑网络连接不足和早期注意模式异常。未来,应该进一步提高实验范式的生态效度,注重孤独症个体差异因素,整合相关理论解释,并开发有效的测评工具和干预策略。     

CHRM3基因与孤独症谱系障碍

孤独症谱系障碍是一类具有遗传基础的儿童发展障碍疾病。近些年, 研究者们从分子病理学层面发现中枢胆碱能神经系统异常与孤独症患者认知和行为异常存在相关性。尸检研究、临床案例、动物模型研究均发现毒蕈碱型(M型)乙酰胆碱受体异常和孤独症的发生有着密切的关系。在以小鼠为模型的行为学研究中, 编码毒蕈碱型乙酰胆碱受体Ⅲ亚型的CHRM3基因突变会导致小鼠出现认知障碍、刻板行为等孤独症样表现。深入了解CHRM3基因的功能将能够帮助研究者进一步解释孤独症的相关行为特征, 为孤独症儿童教育方案的制定提供新的思路和方法。     

孤独症谱系障碍儿童非典型面部表情特征及其在早期筛查中的应用

孤独症谱系障碍(Autism Spectrum Disorder, ASD)儿童表现出特有的非典型面部表情特征, 包括中性表情居多、积极表情减少、社交微笑频率低以及自发面部表情模仿能力不足。这些特征从幼儿期到儿童期表现稳定, 已成为ASD风险评估的重要标志。然而, 传统研究方法(如人工评估和面部肌电图)在分析ASD儿童面部表情时存在主观性强、耗时长且难以推广等局限性。近年来, 人工智能的迅速发展使基于计算机视觉和深度学习的自动化表情识别技术得以应用, 不仅显著提高了分析效率, 还降低了人为评估的主观误差, 为基于非典型面部表情特征的大规模ASD早期筛查提供了强有力的支持。未来研究可进一步优化识别模型, 通过设计更接近自然情境的诱发范式, 深入探索ASD儿童多样化的面部表情特征, 同时提升模型的准确性和灵敏度, 以推动ASD早期筛查和干预的发展。     

社交机器人在孤独症谱系障碍儿童中的应用

孤独症谱系障碍(AutisticSpectrumDisorders,ASD)儿童的核心症状之一是社交互动障碍。早期干预对ASD儿童的社交能力发展至关重要,而传统康复干预方法存在耗时长、花费高昂、专业康复治疗师短缺等诸多局限性。随着人工智能技术的发展,社交机器人被广泛应用于ASD儿童社交能力的干预研究。通过梳理社交机器人在ASD儿童干预中的可行性,分析社交机器人在ASD儿童社交互动中的研究现状,探讨社交机器人在ASD儿童干预中实验环境、方法等方面存在的优势与挑战。未来社交机器人在ASD儿童中的研究可考虑从探索人机双方特点开发新的社交场景,结合多模态和脑科学技术揭示人机互动的心理过程以及关注人工智能技术发展构建社交机器人闭环系统等方面展开。     

炎症性肠病与儿童孤独症谱系障碍的关系

孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder, ASD)是一类神经发育障碍疾病, 除了社交障碍、重复刻板行为等核心症状外, 几乎一半的ASD患者出现了胃肠道症状, 表现出炎症性肠病(inflammatory bowel disease, IBD)。IBD是一种与免疫失调、肠道微生物组改变、微量营养吸收不良和贫血相关的慢性疾病, 这些特征可能是ASD相关的围产期因素。患有ASD的儿童很可能被诊断出患有包括IBD在内的共生疾病。通过治疗IBD来缓解或干预儿童ASD的治疗方式已经初见成效, 未来可以开展更多临床实验来证实IBD治疗的有效性和安全性。对IBD与ASD、父母IBD和儿童ASD之间关系的探究可以为儿童ASD的病因研究、早期筛查及临床治疗提供进一步的证据支持。     

孤独症儿童潜在早期识别标志——发声异常及原因探析

孤独症谱系障碍(Autism Spectrum Disorder, ASD)儿童的早期识别及早期干预对其发育结果至关重要。发声是指儿童学会说话之前发出的声音。已有研究表明, 非类言语和类言语发声异常是ASD儿童2岁前的潜在识别标志。ASD儿童发声异常的理论解释主要有动机导向、神经运动导向、感知觉导向和社会反馈导向理论。未来研究可考虑探讨发声异常作为ASD儿童独特的早期识别标志的可能性, 加强哭声在ASD儿童早期筛查中的研究, 探索基于最具预测性声学参数集的自动学习分类模型, 探究内在动机与社会动机对ASD儿童类言语发声的影响和进一步探究ASD儿童类言语发声异常的神经机制。从而为ASD儿童的早期识别及早期干预提供更加客观的理论依据。     

双通路理论视角下孤独症谱系障碍者的视线加工障碍

临床行为观察发现, 孤独症谱系障碍个体普遍存在不能与他人建立视线接触, 不能追随他人视线看向目标物体等视线加工(gaze processing)障碍。然而已有实验研究发现该群体在实验情境中普遍存在视线接触(eye contact)异常, 但其视线追随行为(gaze following)则存在正常与异常并存的现象。基于视线加工双通路理论的启示, 该障碍可能是由于视线加工皮下通路先天功能异常而皮层通路后天发展异常所致。然而, 该理论尚缺乏皮下通路先天功能异常是视线接触障碍潜在神经机制的直接证据, 还需进一步考察皮下通路先天功能异常对视线追随障碍的影响作用, 以及皮层通路后天发展异常即其补偿机制的神经回路及早期形成过程。     

母亲依恋风格与孤独症谱系障碍儿童母子依恋:母亲教养方式的中介作用

早期依恋对孤独症谱系障碍（Autism Spectrum Disorders,简称ASD）儿童的心理健康、人际关系以及未来的社会融合有重要影响。本研究采用问卷调查法,对从北京、青岛、郑州、武汉、无锡和赤峰市等地28所融合幼儿园中筛选出来的210名ASD儿童及其母亲进行施测,考察母亲的依恋风格对ASD儿童母子依恋的影响,以及母亲教养方式在其中的中介作用。研究发现：（1）总体而言,ASD儿童与母亲之间的依恋关系总体状况良好;轻度ASD儿童的母子依恋水平显著高于中度、重度ASD儿童;（2）母亲依恋回避、依恋焦虑与ASD儿童母子依恋均呈显著负相关;母亲关爱、鼓励自主与ASD儿童母子依恋均呈显著正相关,母亲控制与ASD儿童母子依恋呈显著负相关;母亲依恋回避、依恋焦虑与母亲关爱均呈显著负相关,与母亲控制均呈显著正相关;（3）母亲关爱在母亲依恋回避与ASD儿童母子依恋之间起部分中介作用,母亲关爱、母亲控制在母亲依恋焦虑与ASD儿童母子依恋之间起完全中介作用。     

孤独症谱系障碍多模态磁共振脑影像模式识别

孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder, ASD)是一组高度复杂的神经发育障碍。ASD患病率日趋升高、异质性强、会造成终生影响, 但其神经病理机制仍不清楚。磁共振多模态脑影像为揭示ASD的影像学脑机制提供了新的手段。基于单模态磁共振脑影像的研究已经发现了ASD在大脑结构、功能及脑网络层面都表现出了广泛的异常, 其异常区域包括了杏仁核、梭状回、眶额皮层、内侧前额叶、前扣带、颞顶联合区以及脑岛等, 这些脑区大多都涉及到了“社会脑”网络。虽然图像级融合、特征级融合、决策级融合的多模态脑影像分析框架在揭示被试神经机制过程中提供了多维度、多层级的信息, 但是基于多模态磁共振脑影像融合的ASD研究还处于起步阶段。基于磁共振脑影像的ASD辅助诊断及亚型划分有望为临床诊疗提供客观依据。未来的研究可以构建一个融合多模态脑影像的分析框架, 结合大脑功能、结构以及网络等多维度信息, 全面刻画ASD发生发展规律, 揭示其非典型神经发育机制。除此之外, 未来的研究需要深入挖掘ASD “社会脑”网络异常机制, 探索ASD社交障碍环路, 寻找潜在精准神经调控靶点, 助力临床实现ASD精准诊疗。     

孤独症生命早期脑过度生长现象及启示

孤独症神经结构研究中近来一个重要的发现是,孤独症生命早期存在脑过度生长的现象。进一步的探查表明,孤独症个体脑的过度生长主要由脑白质的过度生长造成,并且脑的过度生长又主要体现于那些较晚成熟的高级脑区。这一研究成果有助于孤独症儿童的早期发现和诊断,也提示孤独症并不是由单一的局部神经缺陷造成,其存在着广泛分布式的神经发展障碍     

人工智能辅助的自闭症早期患者的筛查与诊断

自闭症谱系障碍(AutisticSpectrumDisorders,ASD)的症状早在婴幼儿期就会显现,越早发现,越早干预,治疗效果越好。传统自闭症早期筛查与诊断在评估方法、流程上存在局限,无法满足大规模筛查和诊断需求。随着人工智能技术的快速发展,使用智能化方法进行自闭症早期大规模无感筛查与诊断逐渐成为可能。近10年间,国内外对自闭症智能化识别方法的探索在经典任务行为、面部表情和情绪、眼动、脑影像、运动控制和运动模式、多模态6个领域积累了丰富的研究成果。未来研究应围绕构建国内自闭症早期智能医学筛查与诊断体系,开发针对婴幼儿患者的筛查工具,构建融合多模态数据的自闭症婴幼儿智能化识别模型,建立结合脑影像技术的自闭症精细化诊断方法等方面来开展。     

Evaluating Open-Ended Parent Reports and Direct Preference Assessments to Identify Reinforcers for Young Children With Autism

Little research has evaluated open-ended parent reports to identify reinforcers for children with autism. This study evaluated open-ended parent reports and direct preference assessments for six young children with autism in home-based therapy. Results indicated little correspondence between parent reports and direct assessment assessments for all but one child. However, a follow-up reinforcer assessment with two children showed that the top ranked stimulus from both assessments functioned as reinforcers, with one child demonstrating higher levels of responding for the top ranked stimulus from the parent report. Results tentatively support open-ended parent reports to identify reinforcers for young children with autism.