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

Pinheiro, Tuany Dias

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Artes, Ciências e Humanidades 2018-03-27

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Classificação de imagens faciais para o auxílio ao diagnóstico do transtorno do espectro autista
  • Autor: Pinheiro, Tuany Dias
  • Orientador: Machado-Lima, Ariane
  • Assuntos: Antropometria; Classificação; Processamento De Imagens; Transtorno Do Espectro Autista; Anthropometry; Autism Spectrum Disorder; Classification; Image Processing
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: 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
  • DOI: 10.11606/D.100.2018.tde-23052018-140406
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Artes, Ciências e Humanidades
  • Data de criação/publicação: 2018-03-27
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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