[发明专利]一种基于机器学习的评估预测ASD的装置有效
| 申请号： | 201510507634.0 | 申请日： | 2015-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN105069304B | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 李明;刘文博;易莉;蔡丹蔚 | 申请（专利权）人： | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 528300 广东省佛山市顺德区大良*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的评估预测ASD的装置，包括：采集模块，用于采用眼动仪分别采集参与的实验人员观看人脸图片时眼球扫描人脸的眼动数据，所述参与的实验人员包括患有ASD个体与正常个体；划分模块，用于将人脸图片划分成不同区域；提取模块，用于从眼动仪采集的原始数据中提取特征并标记；训练分类模块，用于利用已标记的特征训练分类器，得到预测ASD的眼动分类器模型；预测模块，用于采用由训练分类模块获取的预测ASD的分类器模型对测试者进行测试，对测试者的孤独症进行评估预测。本发明能被视作一个ASD评估的辅助装置，使得早期的ASD评估预测更加准确与方便。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 评估 预测 asd 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的评估预测ASD的装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采用眼动仪分别采集参与的实验人员观看人脸图片时眼球扫描人脸的眼动数据，所述参与的实验人员包括患有ASD个体与正常个体；划分模块，用于通过自动聚类的方法来分析眼动仪记录下来的所有坐标点数据，从而得到人脸图片的不同划分区域；提取模块，用于从眼动仪采集的原始数据中提取特征并标记；训练分类模块，用于利用已标记的特征训练分类器，得到预测ASD的眼动分类器模型；预测模块，用于采用由训练分类模块获取的预测ASD的分类器模型对测试者进行测试，对测试者的孤独症进行评估预测。
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