机器学习技术助推自闭症诊断,自闭症儿童诊断的新发展

自闭症诊断通常由专家使用标准问卷和手动观察来寻找特定的行为标记。一方面,儿童观察、家长访谈和手动测试的解释性编码既昂贵又耗时。另一方面,行为评级往往没有严格标准化,不同专业培训水平、资源和文化背景的临床医生水平不同,导致对观察结果的可靠性和有效性产生怀疑。数字技术的大规模应用为自闭症儿童的诊断带来了新的发展。例如,2003 年,Apostolos Georgopoulos 发现使用模糊认知图可以帮助专家和医生识别和诊断患有自闭症的人。现在,数字技术助力自闭症诊断,主要借助机器学习技术、视觉识别技术、虚拟现实技术和5G云XR技术。这些技术手段的应用不仅可以节省时间,有助于在决策过程中引入更多客观和可重复的措施,而且有望突破自闭症诊断标准的准确性和敏感性等科学问题。

机器学习技术

机器学习不仅可以对国际公认的自闭症诊断工具和诊断方法所指向的认知、行为和脑科学数据库进行大数据分析,开发出能够高精度区分自闭症的简化分类算法;诊断数据,结合不同的机器学习算法,为每个算法定制前向特征选择,根据儿童的异构特点,开发不同维度、不同内容的分类系统和模型。

在此基础上,机器学习算法得到的预测模型可以准确匹配实时采集的儿童目标认知和行为特征,打造自闭症智能多维诊断系统。系统获得最佳的临床诊断或评估结果。机器学习的赋能可以优化专家学者的经验评价。通过智能特征提取,可以提高人机交互验证的准确性。

视觉识别技术

随着视觉感知识别技术的飞速发展,视频监控在自然和非自然状态下得到了普及和应用。视频监控技术可以在自然状态下实现“无声”诊断,有助于消除任何潜在的偏见,减少决策过程中与人为因素相关的错误,并且具有可重复性和更客观性。因此,研究人员可以利用视频监控技术的可访问性、便利性和非接触性来收集自闭症儿童的头部运动和姿势等行为线索,构建多尺度的深度网络学习模型,并提出新的编码器和解码器机制来提取特征。用于无监督学习和诊断。

视觉识别技术还可以准确捕捉自闭症儿童的面部表情,包括整体面部表情、局部微表情等。对此,采用整体识别法与局部识别法相结合的方法,对自闭症儿童进行特征提取。从视频和诊断中收集的面部表情数据。在整体识别方法中,采用特征脸的主成分分析方法提取人脸整体特征;同时,通过光流法提取面部运动矢量,识别相应的运动行为。在局部识别方法中,采用面部运动编码分析方法提取典型部位(眼睛、嘴巴、眉毛)的运动特征,并设置每个部位的权重参数。

更重要的是,基于视觉识别的自动化辅助诊断与评估模型将实现高效、低成本的早期诊断与评估,为自闭症儿童的早期发展提供良好契机。基于非接触式智能行为和面部识别技术,可快速诊断自闭症儿童,实现早发现早诊断。例如,通过收集比语言或行为模式更早的儿童面部表情、动作信息等诊断数据,可以帮助监护人、医院等相关人员或机构在1岁之前找到需要早期诊断的自闭症儿童,从而最大限度地确定自闭症儿童的严重程度。

图片[1]-机器学习技术助推自闭症诊断,自闭症儿童诊断的新发展-老王博客

增强现实技术

基于增强现实技术的智能眼镜还可以为自闭症儿童提供诊断。智能眼镜具有良好的耐受性,可用于不同年龄和严重程度的自闭症群体。智能眼镜中的各种传感器,例如加速度计和摄像头,不仅能够收集视频、音频、运动等数据,还能够收集有关环境和交互的定量数据。在此基础上,利用人工智能算法对这些数据进行综合分析,提高诊断的敏感性。此外,智能眼镜系统可以将眼睛注视和情绪识别引入自然的社交互动环境,同时采集情绪识别和社会关注度这两个自闭症诊断和量化的核心指标,使诊断数据更具方向性和准确性。.

可见,应用增强现实技术构建多维数据支撑的诊断评价指标体系,突破了传统医学诊断标准体系。增强现实可以基于多源数据(尤其是循证外显行为和大脑结构数据支持的儿童内隐表达和运动数据)的学习分析哪项是错误的情绪识别,系统分析自闭症儿童的认知、行为和神经发育状况。因此哪项是错误的情绪识别,形成了基于增强现实的算法,构建了针对儿童个体心理差异、社会环境差异、文化背景差异的客观、高效、准确的诊断评价体系。

5G云XR技术

5G技术的飞速发展,使得分布式WebXR协同计算、5G网络显示输出和云端声音输出等,可以编码压缩传输到自闭症儿童家庭的终端设备,从而实现XR业务内容。在云端渲染。在云端部署XR诊断服务,形成云XR,可以降低自闭症儿童家庭对本地设备的性能要求,让本地设备更轻量,降低自闭症儿童家庭的消费门槛。同时,5G云XR技术支持的智能教育远程诊断系统,可以为自闭症儿童的远程家庭诊断提供便利。比如自闭症儿童可以在不同的地方佩戴XR头盔和XR眼镜,

结合5G云XR的技术手段,不仅可以为自闭症儿童家庭提供便捷可靠的诊断手段,同时也突破和克服了自闭症诊断的长期困难和沉重的经济心理负担。特殊教育领域的家长。问题。家庭和学校可以受益于儿童诊断系统的支持,该系统能够以较少的投资进行自主控制和远程反馈调整。

综上所述,在孤独症儿童诊断领域,数字技术的应用不仅可以突破和克服特殊领域长期以来面临的孤独症儿童早期诊断和评估的技术和经济瓶颈。教育,也让智能诊断系统变得实用。在体操层面,进入任何自闭症儿童家庭和幼儿园、学校等核心社交活动场所。这可以将家长、老师、孩子本身以及家庭、学校、社会有机地链接成一个儿童发展的闭环,充分发挥数字技术的优势,创新自闭症儿童的诊断和评价方式,形成更适合和适合更多人的。

(作者:华东师范大学教育系)

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