2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a System to Support Coping with Sensory Abnormalities in Children with Autism Spectrum Disorders
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17K13255
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| Research Institution | Kawasaki University of Medical Welfare |
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Principal Investigator |
宮崎 仁 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 講師 (20550396)
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2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 自閉症 / ASD / 感覚特性 / 家族支援 / 物体検出 / ディープラーニング / AI / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，自閉症スペクトラム障害児とその家族を対象として「自閉症スペクトラム障害児の感覚異常の対処を支援するシステムの構築」を目的としており，児が嫌がる反応を示すものや児が逃げる反応を示すものを，ＡＩとして知られる技術であるディープラーニングにより学習し，スマートフォンやコンピュータによって撮影した映像の中から自閉症児・者が反応を示すものを検出し，その検出した物をユーザに提示するシステムを開発した．
このシステムの開発にあたり，当初の予定では，初年度に情報収集とアルゴリズムの作成，次年度に処理の高速化，最終年度に試作アプリケーションの作成を計画していた．そこで初年度には，自閉症児の家族から面接による調査やアンケート調査により，普段，児の感覚特性によりどのようなものにどのような反応をしているかについて調査した．また画像認識技術における最新の動向を調査したところ，初年度秋にAIを支える技術として知られるディープラーニングによる画像認識APIが公開されたため，本研究でもこれを利用することとした．
次年度にはシステム開発にあたり，初年度で調査した自閉症児が苦手とする物体複数種の「自閉症児が苦手とするもの」の画像を教師データとして機械学習により学習した学習済みモデルの作成を試みた．高性能はコンピュータで動作させた場合にはうまく検出ができることを確認した．最終年度には，検出する物体を厳選し，さらに学習に工夫を施したことで，スマートフォンのようなウェアラブルなコンピュータでも動作できるシステムとなった．
つまり，入力映像を，自閉症児が反応を示した場面の映像とすれば，その自閉症児が反応した原因が推定できる．また，自閉症児が反応を示す可能性のあるものの存在を事前に検知することが可能となり，自閉症児を苦手なものから回避させることもできると期待される．
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