2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of an assessment tool to detect regular developmental group and autism group by measuring eye movement
Project/Area Number |
16K00381
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Research Institution | Aichi Institute of Technology |
Principal Investigator |
鳥居 一平 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (50454327)
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Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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Keywords | 画像処理 / 生体情報処理 / 自閉症 / 特別支援教育 |
Outline of Annual Research Achievements |
近年,コミュニケーションと社会性の発達障害である自閉症は嘗ての10倍の頻度で発生している.また,全国の公立小中学校で発達障害により通級指導を受けている児童・生徒が9万人を越え,1993年から20年間に7.4倍に増加している.本研究では,近年急激に増加している自閉症スペクトラムを有する子供の診断のための客観性指標の開発を目的とした.既に私が開発した残像を用いた瞬き判定の技術を基に,眼部のピクセル重心を用いた視線動向の画素数変化量(数値)を求め,パスートによる被写体追従の場合,自閉症の被験者は視線が追えず外れてしまう.その外れた画素数量を測定し,自閉症群と正常な定型型発達群との差異を明らかにし,客観的指標を確立した. さらに,分布を密度関数,およびROC曲線により2次元座標でデータを分析すると,自閉症と非自閉症の境界線上にある被験者の差異も明らかになった.特別な機器を使用しなくとも,PCのフロントカメラを用いて,残像による眼球運動を捕らえるこの検査技法が,はっきりと容易に検出できることが明らかになった.自閉症の診断する児童精神科医師の補助的なアセスメントの指標となることができる.また,自閉症者の教育現場における学習効果や治療効果を評価することもできる. この測定手法は,被験者を制限する必要がなく,15秒間のデータ取得で行われる.この測定は,行動観察を行わずにASDの可能性を示す点でもユニークで,児童の障害を発見し,適切な対応・教育のためにとても有用である.今後,さらに精度を向上し,誰でも手軽に,数値として判定できるアセスメントツールとして広く活用されることを願う.
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Research Products
(3 results)