論文の概要: Explainable Artificial Intelligence for Quantifying Interfering and High-Risk Behaviors in Autism Spectrum Disorder in a Real-World Classroom Environment Using Privacy-Preserving Video Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21691v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 15:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 12:17:56.525277
• Title: Explainable Artificial Intelligence for Quantifying Interfering and High-Risk Behaviors in Autism Spectrum Disorder in a Real-World Classroom Environment Using Privacy-Preserving Video Analysis
• Title（参考訳）: プライバシー保護ビデオ分析を用いた実世界授業環境における自閉症スペクトラム障害の干渉・高リスク行動の定量化のための説明可能な人工知能
• Authors: Barun Das, Conor Anderson, Tania Villavicencio, Johanna Lantz, Jenny Foster, Theresa Hamlin, Ali Bahrami Rad, Gari D. Clifford, Hyeokhyen Kwon,
• Abstract要約: ビデオに基づくグループ活動認識技術の最新技術は、実世界の活動におけるASDの振る舞いを定量化できることを示す。 説明可能なモデルは、77%のF1スコアで問題行動のエピソードを検出し、ASDの異なる種類の行動の特徴を捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.286750720737624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Rapid identification and accurate documentation of interfering and high-risk behaviors in ASD, such as aggression, self-injury, disruption, and restricted repetitive behaviors, are important in daily classroom environments for tracking intervention effectiveness and allocating appropriate resources to manage care needs. However, having a staff dedicated solely to observing is costly and uncommon in most educational settings. Recently, multiple research studies have explored developing automated, continuous, and objective tools using machine learning models to quantify behaviors in ASD. However, the majority of the work was conducted under a controlled environment and has not been validated for real-world conditions. In this work, we demonstrate that the latest advances in video-based group activity recognition techniques can quantify behaviors in ASD in real-world activities in classroom environments while preserving privacy. Our explainable model could detect the episode of problem behaviors with a 77% F1-score and capture distinctive behavior features in different types of behaviors in ASD. To the best of our knowledge, this is the first work that shows the promise of objectively quantifying behaviors in ASD in a real-world environment, which is an important step toward the development of a practical tool that can ease the burden of data collection for classroom staff.
• Abstract（参考訳）: 攻撃性,自己傷害,破壊,制限された反復行動など,ASDにおける干渉行動と高リスク行動の迅速かつ正確な文書化は,介入効果の追跡とケアニーズ管理のための適切なリソース配分のために,日々の教室環境において重要である。 しかし、観察専用のスタッフを持つことは、ほとんどの教育現場では費用がかかり、珍しい。 近年, 機械学習モデルを用いた自動的, 連続的, 客観的ツールの開発について検討している。 しかし,研究の大部分は制御された環境下で行われ,実環境下での検証は行われていない。 本研究では,ビデオに基づくグループ行動認識技術の最新の進歩が,教室環境における実環境における行動におけるASDの行動の定量化に有効であることを実証する。 説明可能なモデルは、77%のF1スコアで問題行動のエピソードを検出し、ASDの異なる種類の行動の特徴を捉えることができる。 我々の知る限りでは、実際の環境でのASDにおける行動の客観的定量化の約束を示す最初の作品であり、教室職員のデータ収集の負担を軽減できる実用的なツールの開発に向けた重要なステップである。

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