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J-GLOBAL ID：201702287879250672   整理番号：17A1254964

RGBDデータにおける表現挙動からのADHDおよびASDの自動検出【Powered by NICT】

Automatic Detection of ADHD and ASD from Expressive Behaviour in RGBD Data

著者 (4件)： Jaiswal Shashank ,  Valstar Michel F. ,  Gillott Alinda ,  Daley David
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FG  ページ： 762-769  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 注意欠陥多動性障害(ADHD)および自閉症スペクトラム障害(ASD)は,かなりの数の小児と成人に影響する神経発達状態である。現在,このような疾患の診断は標準アンケートを採用し,マニュアル観察を通して適当な行動指標を探す専門家によって行われる。診断のためのそのような方法であるだけでなく主観的,反復が困難,高価な,非常に時間がかかる。本研究では,著者らは者行動の自動視覚解析によるADHDおよびASDの存在/不在時の診断予測を支援する新しい方法論を提示した。そうするために,現代のRGBD(カラー+深さ)センサを持つ参加者を記録しながら,コンピュータを利用した方法でアンケート調査を行った。行動マーカーを検出することにのみ焦点を絞った先自動手法とは対照的に,提案アプローチでは,成人におけるADHDおよびASDを直接予測するために完全自動エンドツーエンドシステムを提供する。挙動の動的深層学習と3次元解析に基づく技術顔表情解析の状態を用いて,制御対条件(ADHD/ASD)群の96%の分類率と併存(ADHD+ASD)対ASDのみの群の94%に達した。本システムを用いることにより,ADHDおよびASDの臨床診断への潜在的に有用な時間節約寄与であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： センサ ,  子供 ,  コンピュータ ,  視覚 ,  *アンケート ,  予測 ,  マニュアル
準シソーラス用語： 臨床診断 ,  表情分析 ,  深層学習 ,  行動指標 ,  神経発生 ,  自閉症スペクトラム障害 ,  *自動検出 ,  *注意欠陥多動障害 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 公衆衛生  (GB02000X) ,  精神科の臨床医学一般  (GR01030T) ,  精神障害  (GR03000A) ,  精神療法  (GR04030O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 表現 ,  挙動 ,  ADHD ,  ASD ,  自動検出