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研究人员提供了诊断自闭症的可访问性

导读 为了提高对儿童残疾的认识,肯尼迪克里格研究所的一组研究人员在过去的研究基础上开发了一种诊断自闭症谱系障碍 (ASD) 的新方法,并为患

为了提高对儿童残疾的认识,肯尼迪克里格研究所的一组研究人员在过去的研究基础上开发了一种诊断自闭症谱系障碍 (ASD) 的新方法,并为患者提供了更多的机会。

肯尼迪·克里格神经发育和成像研究中心主任、医学博士 Stewart H. Mostofsky带领团队使用“现成的”2D 相机创建了运动模仿的计算机评估 (CAMI)。使用名为 OpenPose 2D 的姿势估计软件,研究人员以与他们之前使用的 3D 深度相机提供的相同精度测量儿童的模仿能力。

“我们将 OpenPose 2D CAMI 方法视为确定儿童是否患有 ASD 的一次飞跃,”Mostofsky 说。“模仿缺陷,通常与核心自闭症特征有关,现在可以在不依赖繁琐的 3D 技术的情况下进行追踪。”

为了测试 OpenPose 2D CAMI,研究人员分析了 40 名儿童的动作,包括那些患有 ASD 的儿童和那些被归类为典型发育的儿童,因为他们模仿了模型“化身”的动作。然后将使用 2D 相机计算的分数与使用 3D CAMI 和人类观察编码方法获得的分数进行比较。

该团队发现 OpenPose 2D CAMI 技术能够将 ASD 儿童与正常发育的对照组区分开来。与使用 Kinect Xbox 运动跟踪技术的 3D CAMI 一样,2D 版本发现模仿能力越差,核心自闭症特征的严重程度越高。两种 CAMI 系统都优于人类观察编码方法。

该研究的结果最近发表在《自闭症谱系障碍研究》上。

“我们的研究结果表明,2D 姿势估计是准确的,临床医生易于使用,而且他们也可以使用,”肯尼迪·克里格神经发育和成像研究中心的研究员、该研究的第一作者 Daniel E. Lidstone 博士说.

研究人员的下一步是使用 OpenPose 2D CAMI 方法为早期干预策略提供信息。他们希望使用该技术来评估一系列刺激,而不是严格的模仿能力。通过将该技术应用于现实世界的活动,研究人员计划为识别 ASD 的表型生物标志物奠定基础。Lidstone 说,在这样做的过程中,他们希望确定 ASD 的不同亚型和适当的治疗策略。

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