Desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o auxílio na análise do processamento holístico facial do transtorno do espectro do autismo (TEA) : estudos não clínicos

Abstract

O Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) é diagnosticado pelo Manual de Diagnóstico e Estatístico de Doenças Mentais (DSM-V). O TEA é um transtorno do desenvolvimento neurológico, podendo ser leve, moderado ou grave, com consequências na comunicação e no intercâmbio social, além de demonstrar interesses em atividades uniformizada e reentrantes. Assim, decretar o diagnóstico proporciona diversos obstáculos, pois ele possui uma série de peculiaridades e por não existir um exame laboratorial. Uma dessas peculiaridades é a disposição para focalizar detalhes geralmente apenas em uma parte da imagem, trazendo assim dificuldades no entendimento da mensagem em sua totalidade. Considerando que a averiguação facial é realizada por um processamento holístico e o indivíduo com TEA tem dificuldade para analisar uma face de forma global, ele terá dificuldade no reconhecimento e consequentemente na interação social. Este trabalho propõe utilizar dados de rastreamento ocular em indivíduos autistas e típicos, gerados por um modelo de estímulo visual. Por esse modelo, é construído um classificador que visa auxiliar o diagnóstico em indivíduos com TEA. Para alcançar o objetivo proposto, foram realizadas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, definição do modelo de rastreamento ocular, implementação do modelo de mineração de dados não supervisionado, análise e publicação de resultados. O modelo de predição não supervisionado foi testado por validação cruzada. O resultado desse modelo mostrou ser capaz de prever as características de indivíduos com TEA, com uma acurácia de 99,1%, precisão de 97%, especificidade de 92% e sensibilidade de 92%. Espera-se que esse método seja utilizado por profissionais da saúde e educação.