Classificação de imagens faciais para o auxílio ao diagnóstico do transtorno do espectro autista (2018)
- Authors:
- Autor USP: PINHEIRO, TUANY DIAS - EACH
- Unidade: EACH
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PERCEPÇÃO DA FACE; AUTISMO
- Keywords: Autism Spectrum Disorder; Transtorno do espectro autista
- Language: Português
- Abstract: O transtorno do espectro autista (TEA) é um transtorno de desenvolvimento que prejudica persistentemente a comunicação e a interação social e causa padrões restritos e repetitivos de comportamento, interesses e atividades. Esses sintomas estão presentes desde o início da infância e limitam ou prejudicam o cotidiano do indivíduo. Contudo, vários fatores impedem que seja possível diagnosticar antes dos três anos de idade, entre eles o fato de que o diagnóstico é essencialmente clínico e realizado com base nos critérios descritos no Manual diagnóstico e estatístico de transtornos mentais da sociedade americana de psiquiatria (DSM), entrevistas com os pais, observação do comportamento e aplicação de questionários e escalas padronizadas. Estas ferramentas e questionários para a realização do diagnóstico ainda carecem de validação e adaptação ao contexto brasileiro. O estudo das características antropométricas em indivíduos com TEA e indivíduos em desenvolvimento típico mostrou que podem existir diferenças como distâncias entre as pupilas, formato das orelhas, estrabismo e circunferência da cabeça. A hipótese é que seria possível classificar indivíduos com TEA e indivíduos em desenvolvimento típico com base nas medidas antropométricas faciais. Desta forma, este trabalho teve como objetivo a construção de um classificador que, dada uma imagem facial de uma criança, consiga discriminar entre os dois grupos, auxiliando assim o diagnóstico... (Continua)(Continuação) A fim de testar a hipótese, foram coletadas imagens bidimensionais de crianças e adolescentes com TEA e em desenvolvimento tipico para a construção de uma base de dados. As imagens foram processadas por meio de um pipeline definido neste trabalho e foram testados e comparados diferentes métodos de redução de dimensionalidade e classificação e como resultado obteve-se acurácia de 80% na classificação com Random Forests
- Imprenta:
- Data da defesa: 27.03.2018
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ABNT
PINHEIRO, Tuany Dias. Classificação de imagens faciais para o auxílio ao diagnóstico do transtorno do espectro autista. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23052018-140406/. Acesso em: 25 set. 2024. -
APA
Pinheiro, T. D. (2018). Classificação de imagens faciais para o auxílio ao diagnóstico do transtorno do espectro autista (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23052018-140406/ -
NLM
Pinheiro TD. Classificação de imagens faciais para o auxílio ao diagnóstico do transtorno do espectro autista [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23052018-140406/ -
Vancouver
Pinheiro TD. Classificação de imagens faciais para o auxílio ao diagnóstico do transtorno do espectro autista [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23052018-140406/
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