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Sistema de detección automática de estereotipias en el trastorno del espectro autista

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Fecha
2020-06
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Editor
Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.
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Resumen
El objetivo del presente trabajo es denir, implementar y validar una serie de algoritmos que permitan detectar de forma autonoma estereotipias, que son una de las manifestaciones mas caractersticas del Trastorno del Espectro Autista (TEA) y que se suelen manifestar como movimientos repetitivos sin funcionalidad aparente. Dado que el objetivo del presente trabajo es el reconocimiento de comportamientos o patrones, su tematica se enmarca en la vision articial de alto nivel. Sin embargo, para poder validar los algoritmos propuestos ha sido necesario implementar tambien tecnicas vision de nivel medio, como es la segmentacion de la imagen. Para la eleccion de los algoritmos se ha llevado a cabo una revision de la aplicacion de tecnicas de Inteligencia Articial al TEA y se han seleccionado aquellas tecnicas que permiten su implementacion en tiempo real. Los algoritmos utilizados han sido validados contra dos datasets disponibles publicamente y orientados a la deteccion de movimiento repetitivos (PERTUBE y QUVAR). Como mecanismo de deteccion de estereotipias se ha propuesto una tecnica original orientada a la clasicacion de texturas mediante descriptores LBP-HF y su posterior clasicacion mediante maquinas de soporte vectorial (SVM) que ha permitido obtener tasas de deteccion entre el 60% y el 80% dependiendo del dataset. Esta propuesta se ha comparado con las tecnicas de analisis armonico y se han discutido aspectos orientados a la implementacion en tiempo real.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
trastorno del espectro autista, estereotipias, visión articial, reconocimiento de vídeo, matriz de auto-similaridad, local binary patterns, support vector machine, segmentación de movimiento
Citación
Centro
Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática
Departamento
Inteligencia Artificial
Grupo de investigación
Grupo de innovación
Programa de doctorado
Cátedra
DOI