論文の概要: Video-Based Autism Detection with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16774v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 17:45:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 19:51:50.025923
• Title: Video-Based Autism Detection with Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたビデオベース自閉症検出
• Authors: M. Serna-Aguilera, X. B. Nguyen, A. Singh, L. Rockers, S. Park, L. Neely, H. Seo, K. Luu
• Abstract要約: 感覚刺激に反応する子供の映像クリップを解析する深層学習モデルを開発した。 以上の結果から,本モデルでは患者の動きの相違点をよく理解することが可能であることが示唆された。
• 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) can often make life difficult for children, therefore early diagnosis is necessary for proper treatment and care. Thus, in this work, we consider the problem of detecting or classifying ASD in children to aid medical professionals in early detection. To this end, we develop a deep learning model that analyzes video clips of children reacting to sensory stimuli, with the intent on capturing key differences in reactions and behavior between ASD and non-ASD patients. Unlike many works in ASD classification, their data consist of MRI data, which requires expensive specialized MRI equipment, meanwhile our method need only rely on a powerful but relatively cheaper GPU, a decent computer setup, and a video camera for inference. Results on our data show that our model can generalize well and can understand key differences in the distinct movements of the patients. This is despite limited amounts of data for a deep learning problem, limited temporal information available to the model as input, and even when there is noise due to movement.
• Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害 (ASD) はしばしば子どもの生活を困難にするため、適切な治療とケアのために早期診断が必要である。 そこで本研究では,子どものasdを早期発見支援のために検出・分類することの問題点について考察する。 そこで本研究では,asd患者と非asd患者の反応と行動の鍵となる違いを捉える目的で,感覚刺激に反応する子どものビデオクリップを分析する深層学習モデルを開発した。 asd分類の多くの作品とは異なり、彼らのデータは高価なmri装置を必要とするmriデータで構成されており、一方、この方法はパワフルで比較的安価なgpu、まともなコンピュータセットアップ、そして推論のためのビデオカメラのみに依存している。 以上の結果から,本モデルは十分に一般化でき,患者の動きにおける重要な違いを把握できることが示唆された。 これは、ディープラーニング問題のための限られた量のデータ、入力としてモデルに利用可能な時間的情報、そして動きによるノイズがある場合でもである。

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