探索自闭症儿童的注视模式：聚类、可视化与预测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了自闭症儿童注视模式分析中传统方法依赖手动识别兴趣区域的局限性。我们提出了一种新的方法，利用七种聚类算法自动分组注视点，并提取63个特征用于描述注视模式与自闭症诊断之间的关联。实验结果表明，该方法在分析自闭症儿童独特注视模式和预测诊断方面具有显著的准确性和优越性。
本论文研究了眼动追踪模式的学习过程，并提出了一种将involution与convolution相结合的深度学习模型。实验结果表明，具有三个involution层的IC方法优于先前的方法。
