眼动追踪技术是研究认知行为及其神经生理机制的有效方法，结合认知任务态，眼动追踪技术可以实现大脑认知功能的量化和过程评估。相较传统的神经心理量表检测，它具有更好的时间分辨率和敏感性，减少了人为因素的干扰，可重复性更高。本文围绕眼动追踪技术的发展和目前在神经系统疾病患者认知功能评估中的应用进行综述，同时讨论其在不同神经系统疾病和不同认知功能损害中的特征性眼动表征以及在认知评估中的应用前景。

目的:观察成人型卵黄样黄斑营养不良（AFVD）的OCT血管成像（OCTA）影像特征。方法:回顾性临床观察性研究。2018年3月至2019年5月在云南省第二人民医院眼科经眼底彩色照相、FFA、FAF及OCT等多模式影像检查手段诊断为AFVD的12例患者22只眼纳入研究。其中，男性8例16只眼，女性4例6只眼；年龄33~ 62岁，平均年龄（48.7±8.9）岁。双眼发病10例，单眼发病2例。视力0.08~ 0.6. 22只眼中，卵黄样物质较为完整8只眼，卵黄样物质内出现不同程度破裂14只眼；继发脉络膜新生血管（CNV) 10只眼。所有患者采用海德堡OCTA仪行OCTA检查。中心波长840 nm，采集速度85 000次A扫描／s，获得3 mm × 3 mm的扫描，在扫描过程中采用Eye-Tracking动眼追踪技术，选择图像质量与位置较佳的像进行标记保存。总结分析卵黄样物质、眼底血管变化及继发CNV在OCTA中的影像特征。结果:卵黄样物质较为完整的8只眼，B-scan影像可见视网膜神经上皮层下致密卵黄样物质，位于RPE层与椭圆体带之间，密度较均匀；en-face影像可见卵黄样物质处血流信号，为卵黄样物质反射上方血管的伪迹。卵黄样物质内出现不同程度破裂的14只眼，B-scan影像中视网膜椭圆体带与RPE层之间的卵黄样物质信号不均匀，可见部分弱反射信号的腔隙；en-face影像可见卵黄样物质较为完整的区域仍呈现反射上方血管的伪迹，而卵黄样物质破裂处无血流信号。22只眼中，视网膜浅层、深层毛细血管拱环区视网膜小血管形态发生异常10只眼，可见部分小血管分支走形改变，未能吻合呈完整的拱环结构；未见视网膜毛细血管造成明显结构改变12只眼。继发CNV的10只眼中，8只眼表现为粗大如"枯枝状"的非活动性CNV，2只眼表现为密集、细小血管支构成的活动性CNV。结论:AFVD在OCTA中可表现为由于卵黄样物质推挤所致的视网膜血管走形异常、卵黄样物质本身反射的血管伪迹以及卵黄样物质下方CNV的存在等影像特征。

维持正常的房水流出(AHO)是眼内细胞健康和视力稳定至关重要的因素。AHO的损伤可导致眼压升高、神经损伤并伴随青光眼的发生。了解AHO能更好地指导青光眼手术，促进AHO靶向药物的研发，进而改善AHO的功能。AHO通道造影是一种与荧光素眼底血管造影类似的、应用荧光素或吲哚菁绿辅助显影AHO的眼前节造影技术，但其成像的是房水的排出轨迹而不是血流的运动。将造影剂引入前房，经房水循环，追踪造影剂的运动轨迹，捕捉围绕角膜缘360° AHO图像信息，可获得实时、动态的AHO影像资料。研究者先后研究了不同物种离体眼球的AHO特点，实时观察了非人灵长类动物活体眼球AHO的动态变化，并在此基础上，进一步研究了人活体眼球房水引流的运动轨迹及变化特点。AHO通道造影技术作为一种AHO功能评估的新工具，为AHO功能研究提供了新方法，但其作为一种侵入性的检查方法，研究过程中存在很多限制因素。为了更好地理解该技术，本文就AHO通道造影技术的发生和发展及现状进行综述。

原发性开角型青光眼(POAG)是一种不可逆性致盲眼病，严重威胁和损害视神经及其视觉通路。因POAG发病原因及影响因素的多样化，探讨其发病机制一直是该领域研究的热点。但目前尚缺乏对POAG病因、疗效及预后进行精准判定和可量化的生物学标志物。近些年，代谢组学作为一门新兴的检测方法，在眼科主要用于疾病的预测、诊断和预后评估过程，为临床提供具有指导意义的特征性代谢物。POAG是代谢组学技术应用较早的眼科疾病之一，研究者们利用非靶向、靶向和广泛靶向等代谢组学方法，依靠核磁共振谱和质谱技术平台，筛选出众多具有高度选择性、灵敏性、特异性的生物代谢物产物和生物标志物，并建立起代谢组学在POAG应用研究中用于追踪生物体各水平发生变化的系统和技术平台，为今后代谢组学在POAG临床研究中的进一步应用奠定基础。本文就代谢组学及其临床研究意义、基于动物模型的代谢组学研究进展和POAG患者临床代谢组学研究进展进行综述。

目的:探讨孤独症谱系障碍(autism spectrum disorder，ASD)儿童在非社会性(箭头)、高水平社会性(眼神)、低水平社会性(转头)三种线索引导下注视跟随的眼动特征。方法:2022年4—10月纳入沟通发展年龄2~3岁的ASD儿童和生理年龄2~3岁的典型发展(typical development，TD)儿童各23名。采用箭头、眼神、转头三种线索类型，引导受试儿童进行注视跟随，利用Tobbi Pro X3 -120眼动仪采集眼动追踪特征。使用SPSS 17.0进行统计分析。采用广义线性模型分析两组儿童正确注视跟随的差异分数(different score，DS)、首次注视线索前时间(time to first fixation，TFF)、首次注视线索时间(first fixation duration，FFD)、注视线索总时间(total fixation duration，TFD)等眼动指标。结果:(1)两组DS的组间和线索类型交互作用显著(χ 2＝11.22， P<0.01)，组间主效应显著(χ 2＝3.95， P<0.05)，线索类型主效应显著(χ 2＝31.43， P<0.001)。进一步简单效应分析：眼神条件下，ASD组的DS低于TD组( P<0.001)；箭头条件和转头条件下，两组均差异无统计学意义(均 P>0.05)。ASD组在眼神条件下的DS比箭头条件和转头条件下的DS低(均 P<0.05)，箭头条件下DS小于转头条件下( P<0.001)。(2)两组TFF的组间和线索类型交互作用不显著(χ 2＝5.53， P>0.05)，组间主效应不显著(χ 2＝3.04， P>0.05)，线索类型主效应不显著(χ 2＝3.19， P>0.05)。(3)两组FFD的组间和线索类型交互作用不显著(χ 2＝0.29， P>0.05)，组间主效应不显著(χ 2＝0.66， P>0.05)，线索类型主效应不显著(χ 2＝3.93， P>0.05)。(4)两组TFD的组间和线索类型交互作用不显著(χ 2＝2.33， P>0.05)。组间主效应显著(χ 2＝18.35， P<0.001)，ASD组TFD [1.30(0.91，1.58)s]低于TD组[1.59(1.31，1.72)s]；线索类型主效应显著(χ 2＝32.22， P<0.001)：箭头条件下[1.18 (0.85，1.40)s] TFD低于眼神条件下[1.61(1.29，1.73)s]和转头条件下[1.62(1.18，1.74)s]TFD(均 P<0.05)，眼神和转头条件下TFD均差异无统计学意义(均 P>0.05)。 结论:沟通发展年龄匹配时，非社会性刺激和低水平社会性刺激引导下，ASD儿童表现出与TD儿童相当的注视跟随能力；高水平社会性刺激引导下，ASD儿童的注视跟随能力更差，表现为跟随线索做出反应的准确率更低。线索中的社会性信息水平是影响ASD儿童注视跟随能力的重要因素。

眼动追踪技术以眼动仪为载体，通过近红外光投射到眼球产生反射对眼球进行追踪，并结合高速相机记录眼动模式、计算机后续加工处理来测定受试者的注视轨迹，从而使一系列视觉行为被客观地记录。近年来，该技术逐渐成为研究视觉行为的首选工具，开辟了探索人类视觉感知的新途径，在口腔医学领域得到了一定的应用，并日益受到口腔医学界的关注。

目的:探讨不同临床阶段的精神分裂症患者社会认知加工的眼动特征及其与临床症状之间的关系。方法:对15例首发精神分裂症患者(首发组)、46例慢性住院精神分裂症患者(慢性组)、36例精神病临床高危综合征患者(临床高危组)和26例健康对照组采用眼动追踪技术记录四组被试对人际互动图片的眼动轨迹。采用SPSS 17.0进行协方差分析和偏相关分析。结果:在观看人物交流图片时，四组被试的注视时长分别为：对照组(294.6±36.7)ms，临床高危组(280.0±54.0)ms，首发组(268.5±34.9) ms，慢性组(315.7±75.7) ms，差异有统计学意义( F＝3.18， P＝0.027)。观看无人风景图时，四组被试的平均跳视幅度分别为：对照组(5.3±1.1) °，临床高危组(4.7±1.1) °，首发组(5.2±1.0) °，慢性组(4.4±1.2) °，差异有统计学意义( F＝3.37， P＝0.021)。慢性组患者在观察人物交流图片、人物无交流图片和无人物风景图片时的注视时长均与PANSS总分成正相关(偏相关系数＝0.313， P＝0.039；偏相关系数＝0.320， P＝0.034，偏相关系数＝0.372， P＝0.013)。慢性组患者在观察无人物风景图片时平均注视时长与PANSS阳性症状评分成正相关(偏相关系数＝0.321， P＝0.034)。慢性组患者在观察任意一类图片平均注视时长与PANSS一般症状评分成正相关(人物交流图片：偏相关系数＝0.385， P＝0.010；人物无交流图片：偏相关系数＝0.409， P＝0.006；无人物风景图：偏相关系数＝0.465， P＝0.001)。首发组患者在观察人物无交流图片时的跳视幅度与PANSS阳性症状评分成正相关(偏相关系数＝0.555， P＝0.049)。临床高危组患者在观察人物交流图片时的平均跳视幅度与SOPS阳性症状评分成负相关(偏相关系数＝-0.373， P＝0.030)。 结论:精神分裂症不同临床阶段患者社会认知加工的眼动特征具有明显差异。与平均注视时长相比，跳视幅度对于临床高危期患者症状严重程度的预测更灵敏。

视觉行为学检测是视觉疾病动物模型鉴定的主要方法之一，目前主要通过虚拟操作系统(VOS)产生视觉刺激诱发动物模型产生视动反应(OMR)或视动反射(OKR)来进行测量。自动化VOS能够调节光栅条纹宽度、旋转速度、光照强度等参数控制监测装置的对比敏感度和空间频率阈值，并追踪OKR、OMR及OKR联合OMR运动。通过对巩膜搜索线圈法、角膜标记法、OMR-arena系统、OMR指数、阶梯测试协议等测量方法及评估指标的不断完善与优化，图形二维刺激升级为三维刺激，并引入计算机图像识别技术提取小鼠身体及头部轮廓，利用深度学习等计算机算法，分析并处理疾病小鼠视觉行为学数据，提高灵敏度，缩短测量时间，减少检测误差，增加数据精准度，从而获得更可靠的视功能评估结果，为青光眼、白内障、视网膜病变、遗传性眼病、视神经退行性病变等疾病研究提供有力的研究工具。本文主要从视觉检测方法和视力评估指标2个方面对现有自动化VOS在小鼠视觉疾病模型行为评估中的价值进行综述。

目的:考察不同性别下情绪智力(emotional intelligence，EI)对大学生情境选择过程的影响。方法:采用情绪智力问卷对成都某大学学生416人进行测查，根据分数高低筛选出高情绪智力(高EI)42人和低情绪智力(低EI)42人作为试验预选被试。排除放弃试验的被试并兼顾男女，选出参加试验的被试共计40人，其中高EI组20人(男性10人，女性10人)，低EI组20人(男性10人，女性10人)；利用情境图片选择任务，分别记录被试观看情境图片的眼动数据和再次选择情境图片的反应时；采用R语言Bruce R包进行三因素方差分析，如有交互作用再进行事后简单效应分析。结果:(1)在情境图片选择前，女性高EI组观看负性情境图片的眼跳幅度显著大于低EI组[(2.79±1.58)°，(2.46±0.85)°， F(1，36)＝7.39， P＝0.007]；男性高EI组的眼跳幅度小于男性低EI组[(2.00±0.83)°，(2.17±0.85)°， F(1，36)＝6.58， P＝0.011]。女性高EI组的眼跳速度显著快于低EI组[(98.93±35.60)°/s，(92.81±20.56)°/s， F(1，36)＝8.39， P＝0.004]；男性高EI组的眼跳速度显著慢于低EI组[(79.35±18.55)°/s，(85.11±18.53)°/s， F(1，36)＝6.70， P＝0.01]。女性高EI组在负性情绪图片的注视时间显著短于低EI组[(2 654.7±530.85) ms，(2 877.87±205.44) ms， F(1，36)＝30.38， P<0.001]；男性高EI组则在正情绪图片的注视时间显著短于低EI组[(2 839.74±405.34) ms，(2 932.83±228.07) ms， F(1，36)＝9.46， P＝0.002]。女性在负性图片的注视数目显著少于男性[(9.43±2.31)个，(10.24±2.05)个， F(1，36)＝21.49， P<0.01]。(2)在选择情境图片时，女性高EI组选择回看正性、中性图片反应时短于低EI组[正性：(726.79±329.12) ms，(924.51±758.34) ms， F(1，36)＝9.07， P＝0.003;中性：(783.46±543.54)ms，(962.44±463.57)ms， F(1，36)＝6.23， P＝0.013]；男性高EI组选择再次回看的反应时间长于低EI组，但仅在观看中性图片时差异有统计学意义[(1 092.29±905.52) ms，(871.27±461.68) ms， F(1，36)＝9.07， P＝0.002]。 结论:不同性别情绪智力对情境选择过程的影响不同。女性大学生情绪智力越高，在情境选择中越能更快处理负性情绪信息，并且加工模式越广越分散；男性大学生情绪智力越高，在情境选择过程中越能更快处理正性情绪信息，且加工模式更集中。

目的:探讨视觉加工模式对阿尔茨海默病(Alzheimer's disease，AD)患者情绪面孔加工的影响。方法:2020年6月到2021年8月从安徽医科大学第一附属医院记忆障碍门诊的患者中选取符合本研究条件的22名AD患者(AD组)，从患者家属以及社区居民中选取人口统计学匹配的21名健康老年人(对照组)。两组被试在完成认知量表评估后进行情绪面孔视觉扫描及情绪面孔识别试验，同时在情绪面孔视觉扫描任务中记录眼动数据。使用SPSS 23.0 Windows版软件对所得结果进行统计分析。其中符合正态分布的数据采用独立样本 t检验及方差分析，对不符合正态分布的数据采用非参数检验。 结果:(1)在情绪面孔识别任务中，AD患者总的面孔情绪识别正确率[0.52(0.42，0.59)]低于正常对照组[0.67(0.64，0.69)]，差异具有统计学意义( Z＝-4.023， P<0.01)，且主要表现在对复杂面孔情绪的识别。(2)在情绪面孔视觉加工任务中，AD患者在眼区的眼跳次数[(1.96±0.97)次，(2.50±0.44)次]、注视次数[(3.93±2.58)次，(6.37±2.08)次]及注视时间[(1 205.89±727.32)s，(1 761.38±525.54)s]均低于对照组( t＝-2.314，-3.402，-2.880，均 P<0.05)，周围面部注视时间[384.95(276.51，587.78)s，276.06(190.03，384.55)s]高于对照组( Z＝-2.478， P＝0.013)；AD患者对惊讶[(3.76±2.90)次，(6.25±2.19)次]、愤怒[(4.48±2.72)次，(7.06±2.55)次]及厌恶[(4.10±2.45)次，(6.67±2.45)次]情绪眼区的注视次数均低于对照组，均差异具有统计学意义( t＝-3.164，-3.207，-3.436，均 P<0.05)；AD患者对惊讶[(1 150.26±753.22)s，(1 779.91±551.66)s]、愤怒[(1 430.85±869.52)s，(1 944.51±612.63)s]及厌恶[(1 266.14±765.67)s，(1 898.33±676.02)s]情绪眼区的注视时间低于对照组，均差异具有统计学意义( t＝-3.115，-2.247，-2.865，均 P<0.05)。(3)Spearman相关分析显示，AD整体情绪面孔识别正确率与眼区注视时间呈正相关( r＝0.429， P<0.05)。 结论:AD患者的视觉加工受损可能引起情绪面孔识别障碍。因此AD患者在情绪面孔加工上具有与年龄匹配的正常对照组不同的视觉加工模式，主要表现为对眼区的注视减少。