[发明专利]基于叫名反应范式的孤独症早期筛查装置

说明书

本发明公开了一种基于叫名反应范式的孤独症早期筛查装置，包括：采集模块，用于采集参与工作人员叫名的声音信号，实验人员行为活动的图像信号，参与的实验人员包括患ASD个体与正常个体；语音识别模块，用于识别和定位进行叫名反应测试时叫名的时间点；人脸检测标记模块，用于从摄像机的原始数据中提取人脸特征并使用标记点识别技术标记处人脸的五官和轮廓；人脸鉴别模块，将儿童人脸数据被保留用于后续分析；特征提取模块，从检测到的儿童人脸的图片和标记点数据，提取实验人员的反应延迟时间、反应持续时间、反应头部姿势特征；预测模块对测试者是否为ASD患者进行评估预测。本发明更标准化，更有利于自动化判断和分析，可以自动得到结果。

技术领域

本发明涉及语音识别、图像处理领域，尤其涉及到一种基于叫名反应范式的孤独症早期筛查装置，采集叫名者叫名时的音频和被试观测人被叫名时的反应图像数据并加以分析，以评估预测孤独症谱系障碍的装置。

背景技术

社会对孤独症谱系障碍(autism spectrum disorder,ASD)的关注在过去几年大幅上升，在美国，每68人中就会有1人患上孤独症。虽然现有的ASD评估方法非常有效，但却费时费力；并且大多数诊断方法主要是对语言交流障碍、社会交往障碍、重复刻板行为这三方面的测评。叫名反应分析是被广泛运用于筛查孤独症的方法之一。这种方法需要一个临床经验丰富的专业人员操作实验，并根据临床经验大致判断。这不仅需要诊疗人员拥有多年的诊断经验，非量化、非标准化的判断方式也限制了孤独症被早期筛查的准确性。

叫名反应分析，研究了ASD个体如何回应被叫名字。这些研究一致认为ASD个体与正常生长的小孩相比，在被叫名时经常有不同的行为特征。目前为止，大多数研究都停留在发现统计意义上的规律很少有人将其应用到孤独症的早期筛查上。

基于人工的叫名反应范式在实际应用中的缺点是它对于个体反应时间、回应动作头部角度的测量及其困难。如何系统性的采集实验数据，并使用机器学习方法进行自动化的评价，变成了一个有挑战性的问题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于叫名反应范式的孤独症早期筛查装置，本发明能够标准化叫名反应数据的采集过程，预测ASD的患病风险程度，筛查ASD个体，辅助ASD诊断，提高ASD早期预测的机会。

为实现上述目的，本发明是根据以下技术方案实现的：

一种基于叫名反应范式的孤独症早期筛查装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集参与工作人员叫名的声音信号，实验人员行为活动的图像信号，参与的实验人员包括患有ASD个体与正常个体；

语音识别模块，用于识别和定位进行叫名反应测试时叫名的时间点；

人脸检测标记模块，用于从摄像机的原始数据中提取人脸特征并使用标记点识别技术标记处人脸的五官和轮廓；

人脸鉴别模块，用于从图像数据中鉴别成人脸和儿童脸，并进行区分，将儿童人脸数据被保留用于后续分析；

特征提取模块，从检测到的儿童人脸的图片和标记点数据，提取实验人员的反应延迟时间、反应持续时间、反应头部姿势特征；

预测模块，所述预测模块利用训练数据中已知的ASD标签和提取到的特征，训练有监督学习分类器，并对测试数据中提取到的特征进行分类测试，对测试者是否为ASD患者进行评估预测。

上述技术方案中，所述反应延迟时间用于提取实验人员的叫名应答延迟时间，根据以下公式计算：

latency＝T_f-T_c1，

其中T_f表示摄像机第一次检测到人脸的时间，T_c1表示第一声叫名开始的时间。