Instrumentele tehnice ajută la evaluarea tulburărilor de comportament ale copiilor
Evaluarea exactă a comportamentelor relevante la copii îmbunătățește înțelegerea tulburărilor de comportament, cum ar fi autismul.
Oamenii de știință din Georgia Tech spun că unul dintre instrumentele oferă o metodă inovatoare de urmărire automată a contactului vizual al unui copil. Noul sistem folosește ochelari speciali de urmărire a privirii, împreună cu software-ul de analiză facială, pentru a identifica momentul în care un copil intră în contact vizual cu purtătorul de ochelari.
Un alt instrument este un sistem portabil care utilizează accelerometre pentru a monitoriza și clasifica comportamentele problematice la copiii cu tulburări de comportament.
Ambele tehnologii sunt concepute pentru a ajuta practicienii și medicii de diagnosticare să aplice metode de calcul pentru screening-ul, măsurarea și înțelegerea autismului și a altor tulburări de comportament.
Profesioniștii din domeniul sănătății știu că copiii cu risc de autism prezintă adesea comportamente distincte începând de la o vârstă foarte fragedă. Noua tehnologie automatizată va permite detectarea mai timpurie și mai bună a markerilor de comportament.
Instrumentele de diagnostic ar îmbunătăți în mod semnificativ screening-ul autismului, permițând evaluarea populațiilor mult mai mari decât sunt atinse în prezent.
Sistemul de urmărire a contactului vizual începe cu o pereche de ochelari disponibili în comerț, care pot înregistra punctul focal al privirii purtătorului lor.
Cercetătorii au filmat pe ochelari filmul unui copil capturat de o cameră frontală, purtat de un adult care interacționa cu copilul. Cercetătorii au procesat videoclipul folosind software-ul de recunoaștere facială disponibil de la un al doilea producător.
Noua tehnologie folosește abilitatea cablată a ochelarilor de a detecta privirea purtătorului cu capacitatea software-ului de recunoaștere facială de a detecta direcția privirii copilului. Sistemul poate detecta contactul vizual într-o interacțiune de testare cu un copil de 22 de luni, cu o precizie de 80%.
„Privirea oculară a fost un lucru dificil de măsurat în setările de laborator și, de obicei, este foarte intensă în muncă, implicând ore și ore de vizionare a cadrelor video pentru a identifica momentele de contact vizual”, a declarat cercetătorul James Rehg, Ph.D.
„Interesantul metodei noastre este că poate produce aceste măsuri în mod automat și ar putea fi utilizat în viitor pentru a măsura contactul vizual în afara mediului de laborator. Aceste rezultate le numim preliminare pentru că au fost obținute de la un singur subiect, dar ochii tuturor oamenilor funcționează cam la fel, așa că suntem siguri că rezultatele reușite vor fi reproduse cu subiecți viitori ".
Celălalt sistem nou este un pachet de senzori, purtat prin curele pe încheieturi și glezne, care folosește accelerometre pentru a detecta mișcarea de către purtător. Algoritmii dezvoltați de echipă analizează datele senzorilor pentru a detecta automat episoadele de comportament problematic și le clasifică ca fiind agresive, auto-vătămătoare sau perturbatoare (de exemplu, aruncarea obiectelor).
Într-un studiu, noua tehnologie a detectat episoadele problemă-comportament ale unui copil autist cu o precizie de 81% și le-a clasificat cu o precizie de 70%.
„Aceste rezultate sunt foarte promițătoare în direcția către o măsurare mai precisă și mai fiabilă a comportamentului problematic, ceea ce este important pentru a determina dacă tratamentele care vizează aceste comportamente funcționează”, a declarat directorul laboratorului de studiu pentru copii Agata Rozga, Ph.D.
„Scopul nostru final cu acest sistem de detectare portabil este să putem aduna date despre comportamentul copilului dincolo de clinică, în condiții în care copilul își petrece cea mai mare parte a timpului, cum ar fi casa sau școala.
În acest fel, părinții, profesorii și alții care au grijă de copil pot fi potențial alertați la momentele și situațiile în care apar comportamente problematice, astfel încât să le poată aborda imediat. ”
Sursa: Georgia Tech
