Sada su istraživači u Centru za istraživanje autizma (CAR) pri Dječjoj bolnici u Philadelphiji (CHOP) razvili novu metodu mjerenja motoričke imitacije, dodajući rastućem skupu alata za analizu računalnog ponašanja koji mogu otkriti i karakterizirati motoričke razlike kod djece s autizam. Studija koja opisuje metodu nedavno je predstavljena u sklopu Međunarodne konferencije o multimodalnoj interakciji.

Istraživači su desetljećima zainteresirani za motoričku imitaciju kao sredstvo proučavanja autizma. Oponašanje je važno u ranom razvoju, a razlike u oponašanju mogu biti temelj u tome kako se društvene razlike u osoba s autizmom predstavljaju. Međutim, stvaranje mjera oponašanja koje su i granularne i skalabilne pokazalo se izazovnim. U prošlosti, istraživači su se oslanjali na mjere roditeljskog izvješća o određenim prekretnicama imitacije, ali one nisu nužno dovoljno precizne za mjerenje individualnih razlika ili promjena tijekom vremena. Drugi su koristili sheme kodiranja ponašanja ili specijalizirane zadatke i opremu kako bi uhvatili vještine oponašanja, koje zahtijevaju velike resurse i nisu nužno dostupne većini stanovništva.

"Često se naglasak stavlja na točnost krajnjeg stanja imitirane radnje, ne uzimajući u obzir sve korake potrebne da se dođe do te točke", rekao je dr. Casey Zampella, znanstvenik u CAR-u i prvi autor studije. “Radnje bi se mogle smatrati točnima na temelju toga gdje dijete završi, ali to je ignoriranje procesa kako je dijete tamo dospjelo. Za karakterizaciju motoričkih razlika ponekad je važnije kako se radnja odvija, nego kako završava. Ali bilježenje ovog razvoja zahtijeva fino zrnati i višedimenzionalni pristup.”

Kako bi to riješili, znanstvenici iz CAR-a razvili su novu, uglavnom automatiziranu računsku metodu za procjenu motoričke imitacije. Sudionici se upućuju da videom imitiraju slijed pokreta u vremenu. Metoda prati kretanje tijela preko svih zglobova udova tijekom cijelog tijeka zadatka imitacije s 2D i 3D kamerom. Metoda također koristi novi pristup koji bilježi ima li sudionik poteškoće s motoričkom koordinacijom unutar vlastitog tijela koje bi mogle utjecati na njihovu sposobnost koordinacije pokreta s drugima. Izvedba se mjeri u ponovljenim zadacima.

Koristeći ovu metodu, istraživači su uspjeli razlikovati sudionike s autizmom od mladih u tipičnom razvoju s točnošću od 82%. Istraživači su također pokazali da su razlike uzrokovane ne samo međuljudskom koordinacijom s videom, već i intrapersonalnom koordinacijom. I 2D i 3D softver za praćenje imali su istu razinu točnosti, što znači da djeca mogu raditi testove kod kuće bez upotrebe posebne opreme.

“Testovi poput ovih ne samo da nam pomažu da saznamo više o razlikama među osobama s autizmom, već nam mogu pomoći i u mjerenju ishoda, kao što su učinkovitost liječenja ili promjene u njihovom životu”, rekao je Birkan Tunç, dr. sc, računalni znanstvenik u CAR-u i viši autor studija. "Kada se ovom testu dodaju mnogi drugi testovi računalne analize ponašanja koji se trenutno razvijaju, približavamo se točki u kojoj možemo izmjeriti većinu znakova ponašanja koje kliničar opaža."

ŠTO ISKLJUČITI IZ OVOG ČLANKA:

Now, researchers at the Center for Autism Research (CAR) at Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP) have developed a new method of measuring motor imitation, adding to a growing set of computational behavior analysis tools that can detect and characterize motor differences in children with autism.
“Often times, the emphasis is placed on the end state accuracy of an imitated action, failing to account for all the steps necessary to get to that point,”.
The method tracks body movement across all limb joints over the full course of the imitation task with both a 2D and a 3D camera.