| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2024-08-25 10:00
1歳時点での語彙に着目した自閉スペクトラム特徴の予測 ~ 機械学習を用いた検討 ~ 蔵内雄貴・○樋口大樹・篠原亜佐美・小林哲生(NTT)・西村倫子・岩渕俊樹・土屋賢治(浜松医科大) HCS2024-46 |
| 抄録 |
(和) |
自閉スペクトラム症(ASD)児は早期に発見・介入されることで後の社会適応が良好になることが知られているが,その傾向を簡便かつ見落としなく予測するスクリーニング手法は未だ確立されていない。本研究では,既存手法で注目されてこなかった初期の語彙発達指標に注目して,14か月時点の語彙チェックリストデータを入力とした機械学習を行い,8-9歳時点のASD兆候の有無を予測した。その結果,本手法のモデルは比較的高い精度で予測が可能であった。また,既存手法と本手法の比較を行うと,ASD兆候があった42名のうち33名が語彙で予測可能であり,その中の11名が語彙を用いた本手法のみで予測された。加えて,既存手法と本手法を組合せると,ASD兆候の見落としは5名のみとなった。これらの結果は,語彙発達指標を用いたASD兆候予測の有用性を示唆している。 |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
自閉スペクトラム症 / 機械学習 / 語彙発達 / / / / / |
| (英) |
/ / / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 161, HCS2024-46, pp. 67-72, 2024年8月. |
| 資料番号 |
HCS2024-46 |
| 発行日 |
2024-08-17 (HCS) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
| PDFダウンロード |
HCS2024-46 |