Los investigadores han desarrollado una nueva técnica para ayudar a los médicos a detectar con mayor rapidez y precisión el trastorno del espectro autista TEA en los niños.
En un estudio dirigido por la Universidad de Waterloo, los investigadores caracterizaron cómo los niños con TEA escanean la cara de una persona de manera diferente a un niño neurotípico. En base a los hallazgos, los investigadores pudieron desarrollar una técnica que considera cómo un niño con TEAla mirada pasa de una parte de la cara de una persona a otra.
Según los desarrolladores, el uso de esta tecnología hace que el proceso de diagnóstico sea menos estresante para los niños y, si se combina con los métodos manuales existentes, podría ayudar a los médicos a evitar un diagnóstico de autismo falso positivo.
"Muchas personas sufren de autismo y necesitamos un diagnóstico temprano especialmente en niños", dijo Mehrshad Sadria, estudiante de maestría en el Departamento de Matemáticas Aplicadas de Waterloo. "Los enfoques actuales para determinar si alguien tiene autismo no son realmente amigables para los niños".Nuestro método permite que el diagnóstico se realice con mayor facilidad y con menos posibilidades de errores.
"La nueva técnica se puede utilizar en todos los diagnósticos de TEA, pero creemos que es particularmente efectiva para los niños"
Al desarrollar la nueva técnica, los investigadores evaluaron a 17 niños con TEA y 23 niños neurotípicos. Las edades cronológicas medias de los grupos TEA y neurotípicos fueron 5,5 y 4,8, respectivamente.
A cada participante se le mostraron 44 fotografías de rostros en una pantalla de 19 pulgadas, integradas en un sistema de seguimiento ocular. El dispositivo infrarrojo interpretó e identificó las ubicaciones en los estímulos que cada niño miraba mediante la emisión y el reflejo de la onda deliris.
Las imágenes se separaron en siete áreas clave de interés AOI en las que los participantes enfocaron su mirada: debajo del ojo derecho, ojo derecho, debajo del ojo izquierdo, ojo izquierdo, nariz, boca y otras partes de la pantalla. Los investigadoresQuerían saber más de cuánto tiempo pasaban los participantes mirando cada AOI, sino también cómo movían los ojos y escaneaban las caras. Para obtener esa información, los investigadores utilizaron cuatro conceptos diferentes del análisis de redes para evaluar el grado variable de importancia que tenían los participantes.niños colocados en los siete AOI cuando exploran los rasgos faciales.
El primer concepto determinó la cantidad de otros AOI que el participante mueve directamente sus ojos hacia y desde un AOI en particular. El segundo concepto analizó la frecuencia con la que un AOI en particular está involucrado cuando el participante mueve sus ojos entre otros dos AOI tan rápido comoEl tercer concepto está relacionado con la rapidez con que uno puede mover sus ojos de un AOI en particular a otros AOI. El cuarto concepto midió la importancia de un AOI, en el contexto del movimiento ocular y el escaneo facial, por la cantidad de AOI importantes quecomparte transiciones directas con.
Actualmente, las dos formas más favorecidas de evaluar ASD implican un cuestionario o una evaluación de un psicólogo.
"Es mucho más fácil para los niños mirar algo, como la cara animada de un perro, que completar un cuestionario o ser evaluado por un psicólogo", dijo Anita Layton, quien supervisa a Sadria y es profesora de AplicadaMatemáticas, Farmacia y Biología en Waterloo ". Además, el desafío que enfrentan muchos psicólogos es que a veces los comportamientos se deterioran con el tiempo, por lo que el niño puede no mostrar signos de autismo, pero unos años más tarde, algo comienza a aparecer".
"Nuestra técnica no es solo sobre el comportamiento o si un niño se enfoca en la boca o los ojos. Se trata de cómo un niño mira todo".
El estudio, Network Centrality Analysis of Eye-gaze Data in Autism Spectrum Disorder, escrito por los investigadores de la Facultad de Matemáticas de Waterloo Sadria, Layton y la estudiante de posgrado del Departamento de Física de la Universidad Shahid Beheshti, Soroush Karimi, fue publicado recientemente en la revista Computadoras en biología y medicina .
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Materiales proporcionado por Universidad de Waterloo . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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