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眼动追踪自闭症

这项研究旨在发布一个为自闭症诊断而开发的眼动追踪数据集。在这种情况下，眼球追踪方法被广泛使用，而视线异常在很大程度上被认为是自闭症的标志。因此，人们相信该数据集可以帮助开发有用的应用程序或发现有趣的见解。此外，机器学习是开发诊断模型的潜在应用，可以帮助在发展的早期阶段检测自闭症。 数据集描述： 该数据集分布在 25 个 CSV 格式的文件中。每个文件代表眼球追踪实验的输出。然而，单个实验通常包括多个参与者。每条记录的“参与者”栏都清楚地提供了参与者 ID，可用于识别参与者的类别（即，典型发展中或 ASD）。此外，还包括一组元数据文件。主要元数据文件Participants.csv 用于描述参与者的关键特征（例如性别、年龄、CARS）。每个参与者还被分配了一个唯一的 ID。