Elshoky, Basma Ramdan Gamal;Younis, Eman M.G.;Ali, Abdelmgeid Amin;Ibrahim, Osman Ali Sadek
ETRI Journal
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v.44
no.4
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pp.613-623
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2022
Autism spectrum disorder (ASD) is a developmental disorder associated with cognitive and neurobehavioral disorders. It affects the person's behavior and performance. Autism affects verbal and non-verbal communication in social interactions. Early screening and diagnosis of ASD are essential and helpful for early educational planning and treatment, the provision of family support, and for providing appropriate medical support for the child on time. Thus, developing automated methods for diagnosing ASD is becoming an essential need. Herein, we investigate using various machine learning methods to build predictive models for diagnosing ASD in children using facial images. To achieve this, we used an autistic children dataset containing 2936 facial images of children with autism and typical children. In application, we used classical machine learning methods, such as support vector machine and random forest. In addition to using deep-learning methods, we used a state-of-the-art method, that is, automated machine learning (AutoML). We compared the results obtained from the existing techniques. Consequently, we obtained that AutoML achieved the highest performance of approximately 96% accuracy via the Hyperpot and tree-based pipeline optimization tool optimization. Furthermore, AutoML methods enabled us to easily find the best parameter settings without any human efforts for feature engineering.
The purpose of this study is to investigate difficulties in using prosodic information to identify the meaning of ambiguous sentences in children with high functioning autism (HFA). Fifteen high functioning autistic children and fifteen children who matched their chronological age (CA) participated in this study. We compared the performance of the two groups by conducting syntactically and affectively ambiguous sentence comprehension (SASC and AASC) tasks. The results of this study show that in both tasks, the difference between the two groups was statistically significant at each condition and the performance of high functioning autistic children was significantly lower. In a correlation analysis of major variables, children who matched CA showed a correlation between prosody-only (PO) and AASC, while children with HFA showed a correlation between PO and MO (morpheme-only). Children with HFA used grammatical morpheme information to understand general sentences. We found that the ability to use prosodic information in children with HFA is significantly lower than that of normally developed children. Considering the relevance of prosody to linguistic, non-linguistic and emotional aspects of communication, improving prosodic perception is thought to be a way to mediate deficits in the comprehension of ambiguous sentences in children with HFA.
Objectives The purpose of this study is to investigate the effect of Tuina treatment for children with Autism Spectrum Disorder (ASD), and to propose guidance to future studies or application in clinical setting. Methods The articles published from year 2000 to May 2021 by China National Knowledge Infrastructure (CNKI) were searched by setting up field as '中醫學', '中藥', '中西醫結合' and by setting up keyword as '小儿自閉症', '儿童自閉症', '自閉症譜系障碍', 'Autism', 'Autism spectrum disorder' that corresponds to participant and '推拿', '導引', '按摩', 'Tuina', 'massage'. Results Nine selected articles were analyzed and summarized by authors and year published, characteristics, diagnostic criteria, treatment methods and contents, treatment duration, evaluation criteria and results of the study. The articles were also reviewed by reported side effects, and evaluated the quality of the study according to Cochrane Handbook's Risk of Bias 2 (RoB 2) assessment of the Randomized Control Trial (RCT) articles. All studies used Tuina treatment to achieve effective results for pediatric autism spectrum disorder. Conclusion Pediatric Tuina treatment (TM) is a non-invasive treatment that does not stimulate patients with unstable ASD but increase patient adherence, and can be safely and simply operated. Therefore, pediatric Tuina treatment is worth utilizing as a clinical basis for further development of ASD treatment.
The purpose of this study was to provide basic information on the development of nutrition education programs to improve the mealtime behavior of children with autism spectrum disorder (ASD) by investigating the mealtime behavior and food preferences of children with ASD through the perception of special education teachers. Surveys were given to 108 special education teachers in special education schools in Korea regarding the demographic characteristics, nutrition education support needs, mealtime behavior, and food preferences of children with ASD. Most of the special education teachers responded that nutrition education in special schools had not been conducted properly and nutrition education for ASD children is necessary. Mealtime behavior analysis classified the behavior into three clusters: cluster 1, 'less problematic mealtime behavior'; cluster 2, 'general feature of autism'; cluster 3, 'difficulty in self-directed diet'. The age, eating habits, and food preferences were different according to each mealtime behavior cluster. Therefore, it will be necessary to develop a nutrition education program based on the characteristics of mealtime behavior.
Purpose: In this meta-analysis, relevant case-control and cohort studies were pooled to evaluate the association between preeclampsia and the risk of autism spectrum disorders (ASDs) in children. Methods: A search for relevant studies in major databases, including Web of Science, PubMed, and Scopus, was performed up to May 2018. The odds ratios (ORs) or rate ratios (RRs) with 95% confidence intervals (CIs) were extracted from eligible studies to determine the association among studies. Results: The pooled estimates of ORs and RRs indicated a significant association between preeclampsia and ASD [(OR, 1.36; 95% CI, 1.12-1.60) and (RR, 1.30; 95% CI, 1.20-1.41)]. Conclusions: Despite existing controversy, our findings indicated that preeclampsia was associated with an increased risk of ASD among children.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.394-395
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2022
Exergames are playing an important role in healthcare/rehabilitation. It has also been used to improve motivation among patients with reduced cognition. The purpose of this pilot study was to evaluate the feasibility of using augmented reality (AR) with game-based cognitive-motor training programs for executive function, restricted and repetitive behaviors (RRBs) in children with autism spectrum disorder. Sixteen children aged 6 -16 years were randomly allocated to the experimental group and control group. Outcome measures were performed before and after the intervention and included executive function, restricted and repetitive behavior. A satisfactory survey was conducted post-intervention. A statistically significant improvement was observed in working memory and cognitive flexibility in the experimental group (P<0.05). However, despite no statistical improvements in cognitive inhibition and four subscales of RRBs, promising changes were observed in all the subscales of the executive function and the behavioral outcomes. Parents appreciated the program and children enjoyed the interaction with the AR game-based training. The findings of this preliminary feasibility study showed that AR using Kinect v2 motion with a cognitive-motor game content can be used for children with autism. However, there is a need for conducting a large-scale study to evaluate his effectiveness on executive function and restricted and repetitive behaviors.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.80-86
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2018
The intervention of Autism Spectrum Disorder (ASD) is limited research focus on the effect of occupational-based intervention. This study sought to determine the effect of occupational-based intervention of chopstick skills for children with ASD. This study included a total of 3 children with ASD.Using single-subject study design, a changing criterion design and ABC design were implemented. The participants' behavior was observed and recorded throughout each session. In this study, the results were analyzed through visual graphs. The amount of food that was moved using the chopsticks was gradually increased. The results show that all participants significantly improved in their ability to use chopsticks in each intervention session. In addition, Assessment of Motor and Process Skills (AMPS) improved the generalization. According to the AMPS, both the overall motor and process skills increased from baseline an average of 0.7 logit. The results of this study showed occupational-based intervention on chopsticks skill to be effective in acquisition and generalization of chopstick skill in children with ASD.
Although atypical sensory processing is a core feature of autism spectrum disorder (ASD), there is considerable heterogeneity among ASD individuals in the modality and symptoms of atypical sensory processing. The present study examined visual processing of children with ASD, focusing on the complexity and orientation of visual information. Age- and -IQ-matched Korean children (14 ASD and 14 typically-developing (TD) children) received an orientation discrimination task involving static spatial gratings varied in complexity (simple versus complex) and orientation (horizontal versus vertical). The results revealed that ASD children had difficulty perceiving complex information regardless of orientation, whereas TD children had more difficulty with vertical gratings than horizontal gratings. Thus, group-level differences between ASD and TD children appeared greater when gratings were presented horizontally. Unlike ASD adult literature, however, ASD children did not show superior performance on simple gratings. Our findings on typical and atypical processing of ASD children have implications for both understanding the characteristics of ASD children and developing diagnostic tools for ASD.
Objectives : In children and adolescents, the prevalence of overweight has increased in the last 20 years. little research is available on the prevalence of obesity in children with autism spectrum disorders(ASD). The purpose of our study was to determine the prevalence of overweight among a clinical population of children diagnosed with autism spectrum disorders(ASD). Methods : Retrospective chart review of children ages 3-18 years seen between 2012 and 2015 at a Konyang University hospital psychiatric clinic. Diagnostic, medical, and demographic information was extracted from the charts. Body mass index(BMI) was calculated from measures of height and weight recorded in the child's chart. The Center for Disease Control's BMI growth reference was used to determine an age and gender-specific BMI z-score for the children. Results : In our study, children with ASD compared to non ASD group had significantly higher BMI percentiles (p=0.032). The prevalence of overweight($BMI{\geq}85th$ to 95th percentiles) and obesity($BMI{\geq}95th$ percentiles) was 35% and 19% respectively in children with ASD and without ASD. Conclusions : Despite noted limitations, our data suggest that overweight and obesity in children with ASD are more prevalent than without ASD. Longitudinal and further study is needed to examine the factors associated with obesity in this population.
Detection of children with autism spectrum disorder (ASD) based on speech has relied on predefined feature sets due to their ease of use and the capabilities of speech analysis. However, clinical impressions may not be adequately captured due to the broad range and the large number of features included. This paper demonstrates that the knowledge-driven speech features (KDSFs) specifically tailored to the speech traits of ASD are more effective and efficient for detecting speech of ASD children from that of children with typical development (TD) than a predefined feature set, extended Geneva Minimalistic Acoustic Standard Parameter Set (eGeMAPS). The KDSFs encompass various speech characteristics related to frequency, voice quality, speech rate, and spectral features, that have been identified as corresponding to certain of their distinctive attributes of them. The speech dataset used for the experiments consists of 63 ASD children and 9 TD children. To alleviate the imbalance in the number of training utterances, a data augmentation technique was applied to TD children's utterances. The support vector machine (SVM) classifier trained with the KDSFs achieved an accuracy of 91.25%, surpassing the 88.08% obtained using the predefined set. This result underscores the importance of incorporating domain knowledge in the development of speech technologies for individuals with disorders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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