顔画像を用いた自閉症診断アプローチ
このブログ記事では、自閉症スペクトラム障害(ASD)の診断と行動変化手順の評価に焦点を当てた二つの研究について紹介しています。
最初の研究では、ASDの早期発見のために顔画像から特徴を自動抽出する新し いアプローチが提案されています。この研究は、深層学習技術を活用し、特に転移学習と顔認識を組み合わせたハイブリッド注意学習モデルを用いて、分類精度を向上させることを目指しています。研究目標は、ASDの予測精度を96.50%まで高めることです。
二つ目の研究では、同時連鎖スケジュールを使用して、言語能力が限られた個体の行動変化手順の選好を客観的に評価し、選択のバイアスを排除する手法を開発しました。この研究では、特に自閉症スペクトラム障害を持つ子供たちが対象で、パターン化された選択を行うことを観察し、その後の介入で区別された反応を引き出すことに成功しました。