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（ASD，Autism 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
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开源协议
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