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J-GLOBAL ID：202202225640024110   整理番号：22A0627122

自動スペクトル特性検出と早期スクリーニング:機械学習に基づく眼球運動研究【JST・京大機械翻訳】

Autistic spectrum traits detection and early screening: A machine learning based eye movement study

著者 (6件)： Lin Yiqi (Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute, Tsinghua University, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Gu Yating (Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Xu Yekai (Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute, Tsinghua University, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Hou Shumeng (Harbin Institute of Technology at Shenzhen, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Ding Ruyi (Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Ni Shiguang (Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, Guangdong, China)
資料名： Journal of Child and Adolescent Psychiatric Nursing  (Journal of Child and Adolescent Psychiatric Nursing)
巻： 35  号： 1  ページ： 83-92  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2633A  ISSN： 1073-6077  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： PROBLEM:自閉症スペクトラム障害(ASD)は,広汎な神経発達障害であり,一般的に,社会障害,言語または非言語コミュニケーション欠陥,非常用者正常生活に影響する他の陰性症状を集中させない。しかし,従来のスクリーニング法は時間がかかり,公衆衛生資源が限られている。方法:本研究は,自閉症形質を予測するための眼運動データと機械学習アルゴリズムを組み合わせた新しい技術を提案した。生眼の動きデータを特徴に変換し,訓練し,初期スクリーニングのモデルを試験した。FINDINGS:予備実験では,107人の参加者(平均年齢=24.84±5.24歳)は,15~20秒のVR場面を見るために,HTC Viveを鉱石った。著者らは,8つの分類モデルを調査して,その中で,アンサンブルモデルは,0.73の正確度,0.68の精度,0.81の再現,0.74のF1スコア,および0.90の曲線下面積で,最良に実行した。そして,試験実験では,ASDと診断された22人の参加者(平均年齢=12.68±7.61歳)が実験を受け,アンサンブルモデルは0.77の再現を示した。眼の動きデータは,効果的に識別可能なツールであり,そして,図形と動物領域を連続的に観察するための時間の比率は,モデルにおいて,明らかに,そして,不明確な自閉症特徴を有する参加者を区別できることを見出した。結論:本研究は,自閉症形質の検出に焦点を当て,早期スクリーニングを行うためのより客観的で迅速な方法を提案し,それは,明確な診断を行う前に,その症状を介入し,軽減するための貴重な時間を節約する可能性を提供する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *眼球運動 ,  言語 ,  運動 ,  鉱石 ,  生活 ,  公衆衛生 ,  自閉症 ,  精神症状 ,  *スクリーニング ,  精神障害 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  バーチャルリアリティ ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 予備実験 ,  自閉症スペクトラム障害 ,  陰性症状 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自閉症スペクトラム障害(ASD) ,  早期スクリーニング ,  眼球運動 ,  機械学習 ,  バーチャルリアリティ(VR)

分類 (2件)： 精神障害の診断  (GR02000T) ,  精神障害  (GR03000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトル特性 ,  早期 ,  スクリーニング ,  機械学習 ,  眼球運動 ,  研究