Tech Tools helfen bei der Beurteilung von Verhaltensstörungen von Kindern
Eine genaue Beurteilung relevanter Verhaltensweisen bei Kindern verbessert das Verständnis von Verhaltensstörungen wie Autismus.
Die Wissenschaftler von Georgia Tech sagen, dass eines der Tools eine innovative Methode bietet, um automatisch zu verfolgen, wann ein Kind Augenkontakt hat. Das neue System verwendet eine spezielle Blickverfolgungsbrille in Verbindung mit einer Gesichtsanalyse-Software, um festzustellen, wann ein Kind Augenkontakt mit dem Brillenträger hat.
Ein weiteres Werkzeug ist ein tragbares System, das mithilfe von Beschleunigungsmessern das Problemverhalten von Kindern mit Verhaltensstörungen überwacht und kategorisiert.
Beide Technologien sollen Praktikern und Diagnostikern helfen, Berechnungsmethoden für das Screening, die Messung und das Verständnis von Autismus und anderen Verhaltensstörungen anzuwenden.
Angehörige von Gesundheitsberufen wissen, dass autismusgefährdete Kinder häufig schon in sehr jungen Jahren unterschiedliche Verhaltensweisen zeigen. Die neue automatisierte Technologie ermöglicht eine frühere und bessere Erkennung der Verhaltensmarkierungen.
Die Diagnosewerkzeuge würden das Autismus-Screening erheblich verbessern und die Beurteilung von viel größeren Populationen ermöglichen, als derzeit erreicht werden.
Das Augenkontakt-Tracking-System beginnt mit einer im Handel erhältlichen Brille, die den Brennpunkt des Blicks des Trägers aufzeichnen kann.
Die Forscher machten ein Video von einem Kind, das von einer nach vorne gerichteten Kamera auf der Brille aufgenommen wurde und von einem Erwachsenen getragen wurde, der mit dem Kind interagierte. Die Forscher verarbeiteten das Video mit einer Gesichtserkennungssoftware eines zweiten Herstellers.
Die neue Technologie nutzt die fest verdrahtete Fähigkeit der Brille, den Blick des Trägers zu erkennen, und die Gesichtserkennungssoftware, um die Blickrichtung des Kindes zu erkennen. Das System kann Augenkontakt in einer Testinteraktion mit einem 22 Monate alten mit einer Genauigkeit von 80 Prozent erkennen.
"Der Blick in die Augen war in Laborumgebungen schwierig zu messen. In der Regel ist er sehr arbeitsintensiv und erfordert stundenlanges Betrachten von Videobildern, um Momente des Augenkontakts genau zu bestimmen", sagte der Forscher James Rehg, Ph.D.
„Das Spannende an unserer Methode ist, dass sie diese Maßnahmen automatisch erzeugen kann und in Zukunft zur Messung des Augenkontakts außerhalb der Laborumgebung verwendet werden kann. Wir nennen diese Ergebnisse vorläufig, da sie von einem einzelnen Probanden stammen, aber die Augen aller Menschen funktionieren ziemlich gleich. Wir sind daher zuversichtlich, dass die erfolgreichen Ergebnisse mit zukünftigen Probanden wiederholt werden. "
Das andere neue System ist ein Paket von Sensoren, die über Gurte an Handgelenken und Knöcheln getragen werden und Beschleunigungsmesser verwenden, um Bewegungen des Trägers zu erfassen. Vom Team entwickelte Algorithmen analysieren die Sensordaten, um Episoden von Problemverhalten automatisch zu erkennen und sie als aggressiv, selbstverletzend oder störend (z. B. Werfen von Objekten) zu klassifizieren.
In einer Studie erkannte die neue Technologie die Problemverhaltensepisoden eines autistischen Kindes mit einer Genauigkeit von 81 Prozent und klassifizierte sie mit einer Genauigkeit von 70 Prozent.
"Diese Ergebnisse sind sehr vielversprechend, um den Weg zu einer genaueren und zuverlässigeren Messung des Problemverhaltens zu weisen. Dies ist wichtig, um festzustellen, ob Behandlungen, die auf diese Verhaltensweisen abzielen, funktionieren", sagte Agata Rozga, Ph.D., Leiterin des Child Study Lab.
„Unser oberstes Ziel mit diesem tragbaren Sensorsystem ist es, Daten über das Verhalten des Kindes außerhalb der Klinik in Umgebungen zu sammeln, in denen das Kind die meiste Zeit verbringt, z. B. zu Hause oder in der Schule.
Auf diese Weise können Eltern, Lehrer und andere, die sich um das Kind kümmern, potenziell auf Zeiten und Situationen aufmerksam gemacht werden, in denen Problemverhalten auftritt, damit sie es sofort angehen können. “
Quelle: Georgia Tech
