自闭症眼动追踪数据集AutismEyeTrackingDataset-azadehesmaeeli
数据来源：互联网公开数据
标签：自闭症，眼动追踪，数据集，行为分析，心理学，机器学习，临床研究，健康数据
数据概述：该数据集包含自闭症患者的眼动追踪数据，记录了他们在特定视觉任务中的行为表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2018年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区，包括美国、英国和澳大利亚。
数据维度：数据集包括眼动数据，如注视点、注视时间、瞳孔变化等，涵盖了参与者的个人信息、诊断结果和行为测试结果。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个研究机构和医院的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自闭症行为研究、眼动追踪技术应用和机器学习模型训练，特别是在自闭症早期诊断和行为干预方面具有重要价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自闭症心理、行为特征研究，如视觉注意力、社交互动等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在自闭症患者的诊断和治疗方面。
决策支持：支持自闭症干预策略的制定和优化，帮助医疗和社会服务机构提高服务质量。
教育和培训：作为心理学、医学和计算机科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解自闭症行为特征和眼动追踪技术。
此数据集特别适合用于探索自闭症患者的眼动行为特征与规律，帮助用户实现自闭症早期诊断、行为干预等目标，为自闭症研究和临床治疗提供数据支持。
