Nome: Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual

Associação: Processamento de Imagens

Atualizado em 07/01/2018

Informações

O Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) é um transtorno do neurodesenvolvimento que afeta principalmente as habilidades de interação social dos indivíduos. Para auxiliar no diagnóstico, estudos têm utilizado técnicas de rastreamento de olhar, mas, em geral, os sinais são interpretados manualmente ou a automatização considera somente alguns dos indícios que podem definir a presença do TEA em indivíduos. O presente projeto visa a preencher esta lacuna, propondo utilizar os dados do rastreamento do olhar para o desenvolvimento de um modelo de atenção visual para TEA e para Desenvolvimento Típico (DT). A partir desses modelos, é construído um classificador que visará auxiliar no diagnóstico do TEA. Para alcançar o objetivo proposto, foram realizadas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, aprovação do comitê de ética, definição do modelo de atenção visual, implementação do modelo, análise e publicação dos resultados. Os métodos foram testados com técnica de validação cruzada e construção de curva ROC. Os resultados mostraram que o modelo de atenção visual desenvolvido é capaz de prever a atenção visual do grupo TEA e do grupo DT, e que o método para classificação desenvolvido consegue classificar um indivíduo com TEA com média de 90% de precisão e 83% de especificidade, atingindo no melhor resultado 96% de precisão e 93% de especificidade. Espera-se que o método possa ser utilizado por profissionais da área de saúde e que sirva de base também para outras aplicações.

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