2019年12月09日，《IEEE Transactions on Industrial Informatics》（工程技术一区，IF值9.112）期刊在线发表了题为“ Screening Early Children with Autism Spectrum Disorder via Response-to-Name Protocol”（基于叫名反应的孤独症早期筛查）的研究论文，于2021年1月正式见刊，该研究主要由我院儿保科徐秀教授团队及上海交通大学刘洪海教授团队合作共同完成，是国内首次报道将视线估计技术应用于ASD早期筛查的研究成果。

　　孤独症谱系障碍（ASD）是一种广泛性的发育障碍，其临床表现的核心症状为：缺乏应有的社会行为和沟通能力、兴趣狭窄、存在重复刻板性行为。最新的孤独症的发病率为1/58。目前临床诊断是专业医师通过与患儿进行1-2小时的互动通过其行为表现及与其父母的叙述，进行综合诊断。但具有合格资质的评估诊断人员数量很少且评估诊断是症状学诊断具有一定主观性。研究发现，在诊断和干预过程中，一个不可或缺测试场景就是“叫名反应”（Response to name，RTN）。患有孤独症的婴幼儿（18-36个月），对通常对父母的呼唤声充耳不闻，叫名反应不敏感通常是家长较早发现的ASD的表现之一，也有证据表明叫名反应不敏感不仅可以从正常儿童中识别出ASD，也可较好地分辨ASD与具有其他发育问题的儿童，因此叫名反应是孤独症早期筛查的一个核心要点。

　　本研究利用基于视频的人工智能方法，将RTN测试场景进行了量化评估，在预先设定的动作行为协议中分析儿童ASD特征，试图为儿童ASD筛查提供自动解决方案。与临床合作伙伴共同设计了RTN方法，开发了一种新的用于验证ASD特征行为的注视估计方法。研究首先将测试场景进行了严格的规范化设计，场景中座椅的摆放，传感器及人员的位置等都有明确的规定。然后将测试流程划分为三轮，分别由医师及抚养人执行，不同亲密度的测试能够很好的区分孤独症的严重程度。本研究重点分析测试者位置信息及其头部在三维空间中的位置，小孩子的头部姿态，面部表情，及其视线方向。当系统通过语音识别检测到来自测试者方向的小孩子的名字时，进入RTN评估流程，系统获取小孩子的面部特征点检测状态及其与测试者目光交流检测结果。如果在4秒内检测到的目光交流成功次数高于25次或者面部特征点成功捕捉次数高于25次，即判断为小孩子有回应。17名受试者参与实验，包括10名成人和7名儿童(5名ASD受试者和2名健康受试者)。实验结果表明，所提出的RTN系统的平均分类分数为92.7%，充分说明了基于叫名反应范式的ASD筛选方案具有实现早期ASD自动筛选的潜力。

　　基于计算机视觉的人体行为理解技术，作为一种非接触式的辅助诊断技术，在孤独症早期筛查，评估有着非常重要的应用价值和应用前景，有潜力成为解决目前国内孤独症诊疗资源分布不均、专业医师严重短缺的重要手段之一。
　　本项研究来源于国家自然基金重点项目，面向孤独症早期诊疗的机器辅助系统关键技术研究（61733011）。