学龄前自闭儿童的自觉性与自发性的社会运动同步性：来自fNIRS高分辨率扫描和机器学习的证据

《Journal of Child Psychology and Psychiatry》：The intentional and spontaneous social motor synchrony of pre-school autistic children: Evidence from fNIRS hyperscanning and machine learning

自闭症儿童在社会运动同步性（有意识模仿和自发拍手任务）中表现出显著的行为同步性降低及特定脑区（右顶枕颞 junction、左缘上顶叶和左缘下前额叶）神经同步性（INS）下降，基于fNIRS的机器学习模型（GaussianNB）在自发拍手任务中分类准确率达74.07%，且SHAP分析揭示的关键通道与统计显著结果一致，为INS诊断工具开发提供依据。

　　

摘要

背景

社会运动同步性对于成功的社交互动至关重要。目前尚不清楚自闭症儿童在有意社交运动同步性和自发社交运动同步性方面是否存在显著差异，以及哪些潜在的交互神经同步（INS）机制导致了这些差异。

方法

54名儿童（其中28名为自闭症儿童）与成人一起完成了有意模仿任务（EX1中的延迟模仿和同步模仿任务）和自发任务（EX2中的节奏性拍手任务）。大脑信号通过便携式多通道fNIRS设备收集，并采用高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）机器学习方法进行分类。

结果

与非自闭症儿童相比，自闭症儿童表现出：(1) 在两项实验中行为同步性显著较低；(2) 在EX1中右颞顶交界区（r-TPJ，CH18）的激活程度降低；而在EX2中所有20个fNIRS通道的激活程度没有显著组间差异；(3) 在特定任务相关的大脑区域中INS值显著降低，包括EX1中的左下顶叶（l-IPL，CH3）、EX1中的左下额回（l-IFG，CH2）和r-TPJ（CH18），以及EX2中的IPL（CH8，CH10-14）和r-TPJ（CH18）。高斯朴素贝叶斯模型能够利用与任务相关的INS值成功区分自闭症儿童和非自闭症儿童，分类准确率分别为：EX1中的延迟模仿任务55.56%，EX1中的时间延迟分析任务57.41%，EX1中的同步模仿任务64.81%，以及EX2中的74.07%。值得注意的是，SHAP工具包识别出了区分两组的关键通道——这些通道与分析中发现的统计显著INS通道完全重叠。

结论

自闭症儿童在有意和自发的社交运动同步性方面存在差异，这些差异与关键社会认知脑区（IFG、IPL、TPJ）的INS降低有关。这项研究加深了我们对自闭症个体社交功能差异的理解，并为开发基于INS的诊断工具奠定了基础。

数据可用性声明

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