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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.100.2018.tde-23052018-140406
Document
Auteur
Nom complet
Tuany Dias Pinheiro
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2018
Directeur
Jury
Machado-Lima, Ariane (Président)
Hirata Junior, Roberto
Monteiro, Carlos Bandeira de Mello
Oliveira, Leandro Luis Galdino de
Titre en portugais
Classificação de imagens faciais para o auxílio ao diagnóstico do transtorno do espectro autista
Mots-clés en portugais
Antropometria
Classificação
Processamento de imagens
Transtorno do espectro autista
Resumé en portugais
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. 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
Titre en anglais
Classification of facial images to aid the diagnosis of Autism Spectrum Disorder
Mots-clés en anglais
Anthropometry
Autism Spectrum Disorder
Classification
Image processing
Resumé en anglais
Autism Spectrum Disorder (ASD) is a developmental disorder that persistently impairs communication and social interaction and causes restricted and repetitive patterns of behavior, interests, and activities. These symptoms are present from the beginning of childhood and limit or impair the daily life of the individual. However, several factors prevent it from being possible to diagnose before the age of three, including the fact that the diagnosis is essentially clinical and performed based on the criteria described in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders of the American Psychiatry Association (DSM) , interviews with parents, observation of behavior and application of questionnaires and standardized scales. These tools and questionnaires to carry out the diagnosis still lack validation and adaptation to the brazilian context. The study of anthropometric features in individuals with ASD and individuals in typical development showed that there may be differences such as distances between the pupils, ear format, strabismus and head circumference. The hypothesis is that it would be possible to classify individuals with ASD and individuals in typical development based on anthropometric facial measures. Therefore, this work aimed to construct a classifier that, given a childs facial image, can discriminate between the two groups, thus helping the diagnosis. In order to test the hypothesis, two-dimensional images of children and adolescents with ASD and in typical development were collected for the database construction. The images were processed in a pipeline defined in this work and different methods of dimensionality reduction and classification were tested and compared and as a result 80% accuracy was obtained in the classification with Random Forests algorithm
 
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Date de Publication
2018-06-07
 
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