【摘 要】
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弱视是现代人视力障碍的主要原因之一,发病率可达4%,弱视的治疗关键年龄是6-8岁之前,早诊断早治疗对于弱视的控制有着重要的意义。目前的弱视诊断方法存在对患者配合要求度高、指标单一、检出率过高等问题,低龄儿童有一定的误诊风险。另外,目前弱视主要依据其弱视危险因素分类,对于不同类型弱视的区别治疗贡献价值不高。依据弱视眼动方面缺陷,眼动仪作为一种非侵入式认知行为学研究设备,不仅要求的配合度较低,而且可析
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弱视是现代人视力障碍的主要原因之一,发病率可达4%,弱视的治疗关键年龄是6-8岁之前,早诊断早治疗对于弱视的控制有着重要的意义。目前的弱视诊断方法存在对患者配合要求度高、指标单一、检出率过高等问题,低龄儿童有一定的误诊风险。另外,目前弱视主要依据其弱视危险因素分类,对于不同类型弱视的区别治疗贡献价值不高。依据弱视眼动方面缺陷,眼动仪作为一种非侵入式认知行为学研究设备,不仅要求的配合度较低,而且可析出各种与感知以及认知相关的眼动指标,在弱视眼动缺陷研究方面有很好的潜力。本研究就眼动指标是否能作为弱视诊断生物标志物进行了研究。本文做了以下工作:1)设计了注视实验和眼跳实验,收集了各类型弱视和健康对照者在不同观看条件下的眼动数据;2)依据弱视的眼动缺陷计算了眼动数据的注视区域二元轮廓椭圆面积（bivariate contour ellipse,BCEA）、速度序列模糊熵以及眼跳启动时间等眼动参数,并探讨了它们对弱视诊断的贡献。结果发现,BCEA等参数在不同弱视类型和治疗难易程度间有显著差异,模糊熵在不同严重程度间也有差异。3)结合上述3个指标及多种眼动数据时序特征作为输入特征,采用机器学习算法对是否弱视、弱视类型、严重程度、治疗难易程度等任务进行了分类度量,发现除严重程度预测任务外,支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和逻辑回归模型在各任务当中均得到了超过95%的预测准确率。总之,本研究验证了BCEA、速度序列模糊熵、眼跳启动时间三个量化指标在区分弱视不同类型和治疗难易程度等方面的价值,并结合各种眼动特征在各种弱视分类任务中得到了良好的预测结果,证明了眼动指标可以作为生物标志物用于弱视诊断。
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