Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Oliveira, Jéssica dos Santos de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-01022018-100042/
Resumo: O Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) é um transtorno do neurodesenvolvimento que afeta principalmente as habilidades de interação social dos indivíduos. Para auxiliar no diagnóstico, estudos têm utilizado técnicas de rastreamento de olhar, mas, em geral, os sinais são interpretados manualmente ou a automatização considera somente alguns dos indícios que podem definir a presença do TEA em indivíduos. O presente projeto visa a preencher esta lacuna, propondo utilizar os dados do rastreamento do olhar para o desenvolvimento de um modelo de atenção visual para TEA e para Desenvolvimento Típico (DT). A partir desses modelos, é construído um classificador que visará auxiliar no diagnóstico do TEA. Para alcançar o objetivo proposto, foram realizadas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, aprovação do comitê de ética, definição do modelo de atenção visual, implementação do modelo, análise e publicação dos resultados. Os métodos foram testados com técnica de validação cruzada e construção de curva ROC. Os resultados mostraram que o modelo de atenção visual desenvolvido é capaz de prever a atenção visual do grupo TEA e do grupo DT, e que o método para classificação desenvolvido consegue classificar um indivíduo com TEA com média de 90\\% de precisão e 83\\% de especificidade, atingindo no melhor resultado 96\\% de precisão e 93\\% de especificidade. Espera-se que o método possa ser utilizado por profissionais da área de saúde e que sirva de base também para outras aplicações
id USP_877d4c8658ff9dc698272177910c9cb7
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-01022018-100042
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str
spelling Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visualClassifier to aid ASD diagnosis based on a computational model of visual attentionAprendizado de MáquinaAutismAutismoEye trackinMachine LearningModel of visual attentionModelo de Atenção VisualRastreamento de olharO Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) é um transtorno do neurodesenvolvimento que afeta principalmente as habilidades de interação social dos indivíduos. Para auxiliar no diagnóstico, estudos têm utilizado técnicas de rastreamento de olhar, mas, em geral, os sinais são interpretados manualmente ou a automatização considera somente alguns dos indícios que podem definir a presença do TEA em indivíduos. O presente projeto visa a preencher esta lacuna, propondo utilizar os dados do rastreamento do olhar para o desenvolvimento de um modelo de atenção visual para TEA e para Desenvolvimento Típico (DT). A partir desses modelos, é construído um classificador que visará auxiliar no diagnóstico do TEA. Para alcançar o objetivo proposto, foram realizadas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, aprovação do comitê de ética, definição do modelo de atenção visual, implementação do modelo, análise e publicação dos resultados. Os métodos foram testados com técnica de validação cruzada e construção de curva ROC. Os resultados mostraram que o modelo de atenção visual desenvolvido é capaz de prever a atenção visual do grupo TEA e do grupo DT, e que o método para classificação desenvolvido consegue classificar um indivíduo com TEA com média de 90\\% de precisão e 83\\% de especificidade, atingindo no melhor resultado 96\\% de precisão e 93\\% de especificidade. Espera-se que o método possa ser utilizado por profissionais da área de saúde e que sirva de base também para outras aplicaçõesAutism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder that affects mainly social interaction skills of individuals. In order to aid the diagnosis, studies have used eye-tracking techniques, but, in general, the signals are interpreted manually or the automation considers only some of the evidence that may define the presence of the ASD in individuals considering eye-tracking signals. This project aims at contributing to this challenge, processing data provided from eye-tracking based on a visual attention model for ASD and Typical Development (TD). From this model its build a classifier that will aid ASD diagnosis. To achieve the proposed goal, the following steps were performed: literature review, approval of the ethics committee, definition of a visual attention model, model implementation, analysis and publication of results. The methods were tested with cross-validation technique and ROC curve construction. The results showed that the developed model is able to predict visual attention of the TEA group and the DT group, and that the developed training method can classify an individual with TEA with an average of 90\\% of precision and 83\\% of specificity. In the best result was achive 96\\% of accuracy and 93\\% of specificity. It is expected that the method can be used by health professionals and also serve as a basis for other applicationsBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMarques, Fátima de Lourdes dos Santos NunesOliveira, Jéssica dos Santos de2017-12-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-01022018-100042/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-10-09T13:16:04Zoai:teses.usp.br:tde-01022018-100042Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-10-09T13:16:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual
Classifier to aid ASD diagnosis based on a computational model of visual attention
title Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual
spellingShingle Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual
Oliveira, Jéssica dos Santos de
Aprendizado de Máquina
Autism
Autismo
Eye trackin
Machine Learning
Model of visual attention
Modelo de Atenção Visual
Rastreamento de olhar
title_short Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual
title_full Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual
title_fullStr Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual
title_full_unstemmed Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual
title_sort Classificador para auxílio ao diagnóstico de TEA baseado em um modelo computacional de atenção visual
author Oliveira, Jéssica dos Santos de
author_facet Oliveira, Jéssica dos Santos de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Marques, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes
dc.contributor.author.fl_str_mv Oliveira, Jéssica dos Santos de
dc.subject.por.fl_str_mv Aprendizado de Máquina
Autism
Autismo
Eye trackin
Machine Learning
Model of visual attention
Modelo de Atenção Visual
Rastreamento de olhar
topic Aprendizado de Máquina
Autism
Autismo
Eye trackin
Machine Learning
Model of visual attention
Modelo de Atenção Visual
Rastreamento de olhar
description O Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) é um transtorno do neurodesenvolvimento que afeta principalmente as habilidades de interação social dos indivíduos. Para auxiliar no diagnóstico, estudos têm utilizado técnicas de rastreamento de olhar, mas, em geral, os sinais são interpretados manualmente ou a automatização considera somente alguns dos indícios que podem definir a presença do TEA em indivíduos. O presente projeto visa a preencher esta lacuna, propondo utilizar os dados do rastreamento do olhar para o desenvolvimento de um modelo de atenção visual para TEA e para Desenvolvimento Típico (DT). A partir desses modelos, é construído um classificador que visará auxiliar no diagnóstico do TEA. Para alcançar o objetivo proposto, foram realizadas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, aprovação do comitê de ética, definição do modelo de atenção visual, implementação do modelo, análise e publicação dos resultados. Os métodos foram testados com técnica de validação cruzada e construção de curva ROC. Os resultados mostraram que o modelo de atenção visual desenvolvido é capaz de prever a atenção visual do grupo TEA e do grupo DT, e que o método para classificação desenvolvido consegue classificar um indivíduo com TEA com média de 90\\% de precisão e 83\\% de especificidade, atingindo no melhor resultado 96\\% de precisão e 93\\% de especificidade. Espera-se que o método possa ser utilizado por profissionais da área de saúde e que sirva de base também para outras aplicações
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-12-07
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-01022018-100042/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-01022018-100042/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1818279159297736704