Classificação de imagens faciais para o auxílio ao diagnóstico do transtorno do espectro autista

Abstract

PINHEIRO, Tuany Dias. Classification of facial images to aid the diagnosis of

Análise Comportamental por Meio de Características com os Classificadores SVM e MLP Para Detecção de Traços Autísticos em Adultos

“…O estudo foi realizado com base em redes neurais não-supervisionadas para detectar e classificar os padrões da dislexia, utilizando amostras de 52 estudantes entre 09 e 18 anos. [Pinheiro 2018] implementou um sistema de classificac ¸ão que dada uma imagem facial de uma crianc ¸a, conseguisse discriminar entre os dois grupos, com/sem TEA, auxiliando assim no diagnóstico. As imagens foram processadas, testadas e comparadas a diferentes métodos de reduc ¸ão de dimensionalidade e classificac ¸ão e como resultado obteve uma acurácia de 80% de acertos com o classificador Random Forest.…”

Análise de Desempenho com Redes Neurais Artificiais, Arquiteturas MLP e RBF para um Problema de Classificação de Crianças com Autismo

“…Esta seção apresenta um estado da arte sobre a utilização de Redes de Neurais que buscam por respostas a diferentes problemas pesquisados na área de TA (Tecnologias Assistivas), apresentando um resumo das abordagens a serem descritas. [Pinheiro 2018] propôs a construção de um classificador que dada uma imagem facial de uma criança, conseguisse discriminar entre os dois grupos, com ou sem autismo, auxiliando assim no diagnóstico. Para testar a hipótese, foram coletadas imagens bidimensionais de crianças e adolescentes com autismo.…”

Aquisição de vídeos e processamento de imagens faciais em dispositivos móveis para auxílio ao diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista

“…Dessa forma, é possível auxiliar o diagnóstico de indivíduos com TEA por meio de algoritmos de classificação que utilizam essas medidas como dados de entrada para algoritmos computacionais (PINHEIROS, 2018).…”

“…As tarefas de processamento de imagens faciais possuem alguns desafios relacionados à iluminação do ambiente, oclusão e às diversas possibilidades de posicionamento do rosto em uma imagem (ZHANG et al, 2016). Em Pinheiros (2018), foi planejado um ambiente controlado para solucionar tais desafios; no entanto, isso diminui a democratização do acesso ao auxílio diagnóstico de indivíduos com TEA, já que dessa forma é necessário o deslocamento das pessoas até o ambiente controlado. Adicionalmente, isso pode não ser possível em determinadas situações, como na pandemia causada pelo coronavírus (COVID-19), oficialmente declarada pela Organização Mundial da Saúde em março de 2020, que afetou mais de 170 países e levou os governos a adotarem medidas restritivas de circulação de pessoas (ZHANG; HU; JI, 2020).…”

“…Durante a coleta de imagens não é realizada uma análise para verificar se possuem as características necessárias para o auxílio ao diagnóstico. A coleta é feita por uma máquina fotográfica, o indivíduo deve estar posicionado corretamente abaixo de uma faixa vermelha, conforme descrito em Pinheiros (2018). Outro desafio durante a coleta presencial é o estresse causado nos indivíduos durante a captura, pois é necessário que estejam na posição específica descrita sem se movimentar durante alguns minutos até a imagem ser capturada.…”