眼动追踪自闭症：用于支持自闭症谱系障碍研究的眼动追踪数据集

摘要自闭症眼动追踪数据集包含 25 个 CSV 文件眼动追踪实验标识参与者类别典型发育/ASD包含元数据性别、年龄、CARS专为自闭症诊断研究和机器学习模型开发而设计。数据集简介数据集概述自闭症眼动追踪数据集Eye Tracking Autism是一个为支持自闭症谱系障碍ASDAutism Spectrum Disorder诊断研究而开发的眼动追踪数据集。眼动追踪方法在自闭症诊断中被广泛使用眼球注视异常被广泛认为是自闭症的标志性特征。该数据集可用于开发有用的应用或发现有趣的见解机器学习是开发诊断模型的潜在应用可帮助在早期阶段检测自闭症。数据集分布在 25 个 CSV 格式文件中每个文件代表一个眼动追踪实验的输出单个实验通常包括多个参与者。参与者 ID 在每条记录的 ‘Participant’ 列中清晰提供可用于识别参与者类别典型发育 Typically Developing 或 ASD 自闭症。包含一组元数据文件主要元数据文件 Participants.csv 描述参与者的关键特征如性别、年龄、CARS 评分每位参与者分配唯一 ID。数据集来源该数据集由 Federica Cilia 等创建发表于 IJCAI–ECAI SDAIH 2022包含 25 个 CSV 文件眼动追踪实验’Participant’ 列标识类别典型发育/ASD元数据文件 Participants.csv性别、年龄、CARS每位参与者具有唯一 ID专为自闭症诊断研究、机器学习和早期检测设计。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-114文件大小133M原创声明本数据集为整理作品