①课题背景：“孤独症谱系障碍儿童识别情绪眼动追踪特点及脑活动机制研究”系陕西省科技计划项目(项目编号：2020GXLH-Y013)。

②技术原理：对200例ASD患儿按照严重程度分组，在识别情绪的过程中同步监测ASD及正常儿童的眼动追踪变化及脑电图变化，并行头颅MRI检查。基于情境感知的深度学习方法来探查ASD患儿与正常儿童在面部情感感知时，视觉感知的差异性；通过脑电信号图论分析复杂网络计算，进一步行支持向量机及fisher线性判别处理，提出ASD情绪识别的脑电网络机制；基于脑功能缺省对头颅MRI信号的分析，获得脑缺省网络在功能上的异质性网络特征指标，与儿童眼动特点、脑电信号特点进行Spearman相关性分析，建立基于脑功能缺省网络的孤独症识别情绪模型。

③技术创造性与先进性：(l)首次提出了情绪强弱呈现顺序可能影响ASD儿童的视觉注视趋势,为ASD儿童的早期筛查、客观诊断工具的研发及个性化康复的实施提供了思路。 (2)提出了一个基于非典型情感感知模式结合深度学习识别的自动筛查ASD的方法。（3）提出了基于注意力机制的脑电融合方法,提高了分类的性能。(4)突破了ASD社交障碍的机制研究方向,从情绪识别的脑机制角度进一步揭示ASD儿童的情感障碍的本质。

④技术的成熟度和适用范围：揭示ASD儿童情绪识别眼动追踪的特征及脑活动机制，为研发ASD情绪识别诊断设备提供充分的基础研究数据，对于ASD的早期准确诊断有重要意义。

⑤应用情况：研究团队根据此次项目研究发表4篇论文，其中SCI论文2篇，中文核心期刊论文2篇；全国性会议学术报告2次；培养硕士研究生2名；研究成果强有力推动ASD眼动识别诊断设备的研发。

⑥历年获奖情况：获得陕西省科学技术进步奖三等奖1项。