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Tuesday, February 18, 2025
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Researchers use computer vision for early detection of autism  

शोध वर्तमान में एक तुलनात्मक समूह के रूप में एएसडी से पीड़ित 100 बच्चों और एएसडी रहित 40 बच्चों के रिकॉर्ड का उपयोग कर रहा है।

शोध वर्तमान में एक तुलनात्मक समूह के रूप में एएसडी से पीड़ित 100 बच्चों और एएसडी रहित 40 बच्चों के रिकॉर्ड का उपयोग कर रहा है। | फोटो क्रेडिट: गेटी इमेजेज/आईस्टॉकफोटो

इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी बैंगलोर (IIITB) के शोधकर्ता, सेंटर फॉर एडवांस्ड रिसर्च एंड एक्सीलेंस इन ऑटिज्म एंड डेवलपमेंटल डिसऑर्डर, सेंट जॉन्स हॉस्पिटल के साथ मिलकर वर्तमान में एक अध्ययन चला रहे हैं जिसका उद्देश्य ऑटिज्म स्पेक्ट्रम का शीघ्र पता लगाने में मदद करना है। कंप्यूटर विज़न के माध्यम से विकार (एएसडी)। यह अध्ययन 19-21 नवंबर के बीच आयोजित बेंगलुरु टेक समिट में प्रदर्शित किया गया था।

परियोजना के माध्यम से, शोधकर्ताओं का लक्ष्य 18 से 42 महीने की आयु के बच्चों के व्यवहार का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से एएसडी का पता लगाना है। “एएसडी का शीघ्र पता लगाना अधिक चुनौतीपूर्ण है। पश्चिमी दुनिया में किए गए समान कार्यों की तुलना में भारतीय संदर्भ में कुछ प्रमुख पहलू भिन्न हैं। इसीलिए हमने एक नया प्ले प्रोटोकॉल डिज़ाइन किया है जो विशेष रूप से भारतीय संदर्भ के लिए विकसित किया गया है, ”दिनेश बाबू जयगोपी, एचओडी, डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, आईआईआईटीबी ने कहा।

प्रोटोकॉल में संरचित और असंरचित दोनों गतिविधियाँ हैं। जबकि बच्चों को संरचित गतिविधियों में किए जाने वाले कार्यों के बारे में स्पष्ट निर्देश प्रदान किए जाते हैं, वे असंरचित गतिविधियों में बिना किसी विशिष्ट निर्देश के खेलने या स्वतंत्र रूप से अन्वेषण करने के लिए स्वतंत्र हैं। गतिविधियाँ कैमरों से सुसज्जित कमरे में की जाती हैं, और बच्चे, माता-पिता और परीक्षक (डॉक्टर) के बीच बातचीत को रिकॉर्ड किया जाता है।

फिर वीडियो का विश्लेषण सभी तीन व्यवहारिक डोमेन में रुचि के 26 व्यवहारों को पहचानने और पहचानने के लिए किया जाता है (पिछले शोध अध्ययनों के विपरीत, जिसमें एकल डोमेन पर विचार किया गया था) – चेहरे की अभिव्यक्ति-आधारित, सामाजिक संचार-आधारित – और खेल-आधारित – गहराई की मदद से सीखने की तकनीक.

“यदि बच्चे आँख मिलाकर बात करते हैं और ऐसे अन्य पैटर्न बनाते हैं तो कंप्यूटर विश्लेषण करेगा कि क्या कोई गतिविधि बार-बार हो रही है। किसी भी मानवीय हस्तक्षेप के बजाय, कंप्यूटर विज़न का उपयोग किया जाएगा। हम इसके लिए मॉडल बना रहे हैं, और हम यह भी सुनिश्चित कर रहे हैं कि बच्चों की गोपनीयता सुरक्षित रहे, ”प्रोफेसर बाबू ने कहा।

इन व्यवहार मार्करों का उपयोग नैदानिक ​​सटीकता को बढ़ाने और एक डेटासेट बनाने के लिए किया जाता है जो यह अनुमान लगाने में मदद करेगा कि कोई बच्चा व्यवस्थित रूप से ऑटिस्टिक है या नहीं। शोध वर्तमान में एक तुलनात्मक समूह के रूप में एएसडी से पीड़ित 100 बच्चों और एएसडी रहित 40 बच्चों के रिकॉर्ड का उपयोग कर रहा है। इस अध्ययन में लगभग 50-100 बच्चों को शामिल किया गया है, जिस पर पिछले कुछ वर्षों से काम चल रहा है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, सिस्टम ने औसतन 82% एएसडी भविष्यवाणी सटीकता हासिल की है। हालाँकि, चूंकि अध्ययन अभी तक सीमित सेटिंग्स में ही आयोजित किए गए हैं, इसलिए इसे मान्य करने के लिए इसे बड़े पैमाने पर बाहर आयोजित करना होगा। प्रोफेसर बाबू ने कहा, “हम इस प्रणाली को यथासंभव सरल बनाना चाहते हैं ताकि छोटे शहरों में भी आशा कार्यकर्ताओं द्वारा परीक्षण किए जा सकें।”

प्रोफेसर बाबू इस अध्ययन पर एक पोस्ट डॉक्टरेट शोधकर्ता, एक पीएचडी शोधकर्ता और इंस्टीट्यूट ऑफ बायोइनफॉरमैटिक्स एंड एप्लाइड बायोटेक्नोलॉजी (आईबीएबी) के श्याम राजगोपालन के साथ काम कर रहे हैं, जो आईआईआईटीबी में मशीन इंटेलीजेंस एंड रोबोटिक्स (एमआईएनआरओ) सेंटर द्वारा वित्त पोषित है।

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