論文の概要: Development of an autism screening classification model for toddlers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01410v1
• Date: Wed, 29 Sep 2021 09:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-10 12:45:33.711667
• Title: Development of an autism screening classification model for toddlers
• Title（参考訳）: 幼児の自閉症スクリーニング分類モデルの開発
• Authors: Afef Saihi and Hussam Alshraideh
• Abstract要約: 自閉症スペクトラム障害 ASDは、コミュニケーション、社会的相互作用、反復行動の課題に関連する神経発達障害である。 本研究は, 乳幼児の早期検診に寄与し, ASD 特性を有する者を同定し, 正式な臨床診断を行おうとする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autism spectrum disorder ASD is a neurodevelopmental disorder associated with challenges in communication, social interaction, and repetitive behaviors. Getting a clear diagnosis for a child is necessary for starting early intervention and having access to therapy services. However, there are many barriers that hinder the screening of these kids for autism at an early stage which might delay further the access to therapeutic interventions. One promising direction for improving the efficiency and accuracy of ASD detection in toddlers is the use of machine learning techniques to build classifiers that serve the purpose. This paper contributes to this area and uses the data developed by Dr. Fadi Fayez Thabtah to train and test various machine learning classifiers for the early ASD screening. Based on various attributes, three models have been trained and compared which are Decision tree C4.5, Random Forest, and Neural Network. The three models provided very good accuracies based on testing data, however, it is the Neural Network that outperformed the other two models. This work contributes to the early screening of toddlers by helping identify those who have ASD traits and should pursue formal clinical diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害 ASDは、コミュニケーション、社会的相互作用、反復行動の課題に関連する神経発達障害である。 早期介入の開始や治療サービスへのアクセスには,子供の明確な診断が必要である。 しかし、これらの子供たちの自閉症のスクリーニングを早期に妨げる多くの障壁があり、治療介入へのアクセスをさらに遅らせる可能性がある。 幼児におけるASD検出の効率と精度を改善するための有望な方向の1つは、機械学習技術を用いて目的に合う分類器を構築することである。 本稿では,fadi fayez thabtah博士が開発したデータを用いて,早期asdスクリーニングのための機械学習分類器の訓練とテストを行う。 様々な属性に基づき、決定木c4.5、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークの3つのモデルを訓練し比較した。 3つのモデルは、テストデータに基づいて非常に優れた精度を提供するが、他の2つのモデルより優れているのはニューラルネットワークである。 本研究は, 乳幼児の早期検診に寄与し, ASD 特性を有する者を同定し, 正式な臨床診断を行う。

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