《Behavioural Brain Research》：Visual Search Patterns in Unilateral Spatial Neglect: A Review of Eye-Tracking Evidence
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本综述系统回顾了2015至2025年间应用眼动追踪技术评估单侧空间忽视（USN）患者视觉搜索模式改变的研究。文章总结并确认了USN患者存在独特的视觉搜索特征，包括视觉注视点空间分布的右侧偏移、探索范围缩小、扫视幅度减小以及向右的角速度增加等客观眼动指标。这些指标相较于传统的纸笔测试（如BIT）能提供更灵敏、特异的诊断依据，并揭示了注意容量限制等潜在机制。作者建议将眼动分析作为传统评估的补充工具，以提升诊断准确性并为制定个体化康复方案提供依据。
单侧空间忽视（Unilateral Spatial Neglect, USN）是脑损伤后常见的神经心理综合征，其特征是对病灶对侧空间（通常是左侧）的刺激出现注意、感知和行动上的障碍。传统的纸笔神经心理学测试，如行为忽视测试（Behavioral Inattention Test, BIT），在诊断USN时存在敏感性、特异性和准确性不足的问题，尤其对轻度或不典型形式的忽视。这推动了研究者们探索更客观、定量的评估方法，其中眼动追踪技术因能精细捕捉视觉探索行为而备受关注。
一项发表于2025年的系统综述，旨在总结利用技术设备评估USN患者视觉搜索模式改变以及有助于提高诊断可靠性的眼动指标。通过对PubMed数据库的系统检索，该综述最终纳入了10项符合标准的研究。
诊断现状与技术应用前景
研究普遍认为，传统的纸笔测试存在局限性，不仅可能受到弥散性脑损伤、病灶部位变异、患者教育背景以及运动障碍的影响，也难以反映日常生活中的功能性行为表现。相比之下，眼动追踪设备能够提供更客观的行为数据，有助于建立有针对性的康复方案，阐明发病机制并实现更精确的诊断。这些技术可以作为现有诊断方法的有价值补充。
纳入研究的特征与实验范式
综述纳入的10项研究采用了多样化的实验任务来诱发和分析眼动。这些范式包括：自由视觉探索任务（如观察自然场景图片）、计算机化的视觉搜索任务（如改良的Posner线索范式、气球测试）、多目标追踪任务（Multiple Object Tracking, MOT）以及沉浸式虚拟现实任务。例如，Paladini等人（2019）使用自然图片进行自由视觉探索，而Machner等人（2018）则采用模拟现实生活场景的“桌面任务”和反应时任务来研究注意重定向。这些任务旨在评估患者在静态和动态、二维和三维空间中的视觉探索策略。
眼动分析设备与测量参数
研究采用的眼动追踪设备主要包括远程红外眼动仪（如Tobii系列）、头戴式显示器（Head Mounted Display, HMD）系统以及光敏网络摄像头。测量的核心眼动参数包括：
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视觉注视点的空间分布（特别是水平轴上的分布）
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注视点数量与重注视率
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探索范围（field of exploration）
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扫视幅度与轨迹
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眼动角速度
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瞳孔反应（如瞳孔直径变化）
USN的视觉搜索模式特征：主要发现
综合分析揭示了USN患者一系列可重复的、异常的眼动模式，构成了一个潜在的、独特的视觉搜索特征谱：
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视觉注视点的右侧偏移：多项研究发现，USN患者的注视点在水平空间分布上显著向右偏移。这种偏移在自由探索任务中同样存在，并且在严重忽视患者中表现得最为明显。健康的对照组则呈现对称的注视点分布。
- 2.
探索范围缩小：与健康人相比，USN患者的视觉探索范围显著缩小，这种收缩是视空间行为异常的一部分，通常伴随视觉搜索效率降低以及左右空间反应时的差异。
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扫视幅度减小与轨迹改变：USN患者的扫视幅度更小，注视轨迹更长，但注视转移的范围（gaze shift）却更小。这种模式与视觉搜索效率的降低相符。
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角速度增加与认知负荷的影响：研究发现患者向右的角速度增加。认知负荷（如任务难度、干扰物数量）显著影响USN患者的眼动表现。在高负荷条件（如联合搜索）或无效线索条件下，患者的任务表现更差，右侧目标对注意的“磁性吸引”效应更明显，导致对左侧目标的检测率下降、反应时延长。这表明USN不仅存在空间偏向，还存在注意资源分配的普遍缺陷。
与传统纸笔测试的比较
眼动分析在检测USN，特别是慢性期忽视和相关空间注意缺陷方面，表现出比传统纸笔测试更高的敏感性。混淆矩阵分析显示，纸笔测试的敏感性、特异性和准确性不足，可能遗漏或低估某些视空间行为异常。眼动追踪能够评估注意的外源性成分，并捕捉到纸笔测试无法量化的动态过程，例如不恰当的右侧扫视和“磁性吸引”现象，这些可能是视空间障碍的更微妙表现。研究还表明，机器学习算法能够从眼动轨迹的几何特征中有效提取关键信息，有助于对忽视严重程度进行分类。
讨论与结论
综上所述，眼动追踪技术为克服USN传统诊断工具的局限性提供了有力工具。它能够客观地识别出一系列异常视觉搜索模式，这些模式共同构成了USN的可能生物标志物：探索范围缩小、扫视幅度减小、视觉注视点空间分布一致右侧偏移、向右的角速度更快，且这些水平不对称的程度与损伤严重性相关。这些发现不仅加深了我们对USN病理生理机制的理解（如注意容量理论），也为制定更精准的诊断标准和个体化康复干预措施奠定了基础。
尽管眼动技术存在校准要求高、设备成本昂贵、数据分析需要专业知识等挑战，但其提供的客观、定量数据是传统测试无法替代的。未来研究应致力于进一步定义和验证这一异常视觉搜索特征谱，并推动这些技术设备在临床实践中的系统化整合与应用，以实现对USN更全面、更可靠的多模式评估。
