数据集概述
本数据集为W4A'20会议论文的补充数据，基于Scanpath Trend Analysis（STA）方法，包含用于自闭症检测的Web用户眼动路径数据及评估代码。数据支持复现论文中基于眼动序列的自闭症检测模型评估，共3个文件，涵盖眼动路径、分割数据和Python代码。
文件详解
- 代码文件
- 文件名称：Autism_Detection_With_STA.py
- 文件格式：PY
- 字段映射介绍：用于重新运行论文中自闭症检测方法评估的Python代码文件
- 归档文件
- 文件名称：segmentation.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含眼动序列分割相关数据的压缩包
- 文件名称：scanpaths.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含Web用户眼动路径原始数据的压缩包
数据来源
17th International Web for All Conference (W4A'20)论文："Autism Detection Based on Eye Movement Sequences on the Web: A Scanpath Trend Analysis Approach"
适用场景
- 自闭症辅助诊断研究：基于Web眼动序列数据开发和验证自闭症检测模型
- 眼动行为分析：研究自闭症患者与非患者在Web浏览时的眼动路径差异
- 医疗AI算法复现：使用提供的Python代码复现论文中的STA方法评估流程
- 计算机视觉应用：结合眼动分割数据探索视觉注意力模式与自闭症的关联
