孤獨(dú)癥譜系障礙（Autism Spectrum Disorder,ASD）又稱為自閉癥,是一種起病于嬰幼兒時期的神經(jīng)發(fā)育障礙疾病。自從上個世紀(jì)學(xué)者首次提出該疾病,越來越多的人開始關(guān)注這一疾病,可是到目前為止尚不清楚該疾病的核心發(fā)病機(jī)制,依舊缺乏有效的手段來治愈該疾病。據(jù)報道對于該疾病越早發(fā)現(xiàn)越早治療,其恢復(fù)的可能性就越大,對患者造成的不可逆的損傷就會越小。目前對于ASD的診斷還是主要依靠專業(yè)的醫(yī)師對患者進(jìn)行量表的評估,這一過程比較繁瑣且費(fèi)時費(fèi)力。因此近年來越來越多的學(xué)者開始借助核磁共振和腦電信號等醫(yī)療檢測手段來研究ASD疾病的輔助診斷。可是這些方法都需要借助昂貴的設(shè)備以及專業(yè)的操作人員以和特定的環(huán)境,所以這就限制了這些方法的大面積普及,本課題就旨在用最簡單最廉價的方式來解決這一問題。為了研究本課題,我們采集了 136個ASD兒童的視頻和TD兒童的視頻,針對我們所采集的視頻,我們提出了基于眼動軌跡的特征融合的孤獨(dú)癥兒童視頻分類算法和基于表情強(qiáng)度和眼動軌跡的多特征融合的孤獨(dú)癥兒童視頻分類算法兩種分類算法。第一種算法主要是將眼動軌跡特征分解為長度特征和角度特征,并通過特征融合等方法來進(jìn)行分類... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：46 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【圖文】：

圖１．１大腦功能分區(qū)示意圖（圖片來自互聯(lián)網(wǎng)）??

而得到眼動軌跡的??特征，再將眼動軌跡分離為眼動軌跡的角度特征和長度特征，之后對這兩個特征??使用關(guān)聯(lián)相關(guān)分析來進(jìn)行特征融合，還借助了變點(diǎn)檢測的方法來分析融合后的特??征內(nèi)部變化的情況，最后再對其進(jìn)行分類。第一階段的方法稱為基于軌跡特征融??合的孤獨(dú)癥兒童視頻分類算法，其結(jié)構(gòu)框架如下圖所示。第一階段的數(shù)據(jù)集是由??１３６個ＡＳＤ患者而通和１３６個ＴＤ兒童組成的。??輸入?，?特＆提取??：１?ｍ?Ｊ?ｍ?Ｍ?，??角度特征??一征丨丨??Ｊ……Ｉ??ｌ長度特征??圖１．２基于軌跡特征融合的孤獨(dú)癥兒童視頻分類算法框架圖??第二階段，我們首先對數(shù)據(jù)集擴(kuò)充了，從新采集了?１３５個ＴＤ幼兒園兒童的??視頻，同時再之前第一階段的數(shù)據(jù)集中隨意挑取了?１３５個ＡＳＤ兒童的視頻和１３５??個ＴＤ兒童的視頻，組成了一個總數(shù)為４０５的數(shù)據(jù)集。由于第一階段我們使用局??７??

圖１．３基于表情強(qiáng)度和眼動跟蹤的多特征融合ＡＳＤ兒童視頻分類算法??１．４論文結(jié)構(gòu)安排??本文的內(nèi)容結(jié)構(gòu)主要如下：??


本文編號：3553406