A Deep Learning Approach to Imputation of Dynamic Pupil Size Data and Prediction of ADHD

计算机科学 缺少数据 离群值 注意缺陷多动障碍 人工智能 深度学习 样本量测定 机器学习 统计 心理学 临床心理学 数学
作者
Seongyune Choi,Yeonju Jang,Hyeoncheol Kim
出处
期刊:International Journal on Artificial Intelligence Tools [World Scientific]
卷期号:32 (06) 被引量:2
标识
DOI:10.1142/s0218213023500203
摘要

Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a common neurodevelopmental disorder in children and adolescents. Traditional diagnosis methods of ADHD focus on observed behavior and reported symptoms, which may lead to a misdiagnosis. Studies have focused on computer-aided systems to improve the objectivity and accuracy of ADHD diagnosis by utilizing psychophysiological data measured from devices such as EEG and MRI. Despite their performance, their low accessibility has prevented their widespread adoption. We propose a novel ADHD prediction method based on the pupil size dynamics measured using eye tracking. Such data typically contain missing values owing to anomalies including blinking or outliers, which negatively impact the classification. We therefore applied an end-to-end deep learning model designed to impute the dynamic pupil size data and predict ADHD simultaneously. We used the recorded dataset of an experiment involving 28 children with ADHD and 22 children as a control group. Each subject conducted an eight-second visuospatial working memory task 160 times. We treated each trial as an independent data sample. The proposed model effectively imputes missing values and outperforms other models in predicting ADHD (AUC of 0.863). Thus, given its high accessibility and low cost, the proposed approach is promising for objective ADHD diagnosis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
王多肉完成签到,获得积分10
5秒前
NexusExplorer应助liugm采纳,获得10
7秒前
不吃了完成签到 ,获得积分0
11秒前
juzi完成签到 ,获得积分10
14秒前
大气的乌冬面完成签到,获得积分10
15秒前
17秒前
17秒前
无花果应助小柒柒采纳,获得10
20秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
23秒前
神勇醉薇发布了新的文献求助10
24秒前
29秒前
minuxSCI完成签到,获得积分10
30秒前
liugm发布了新的文献求助10
35秒前
快乐随心完成签到 ,获得积分10
46秒前
稳重乌冬面完成签到 ,获得积分10
51秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
52秒前
老衲完成签到,获得积分10
57秒前
泡泡茶壶o完成签到 ,获得积分10
58秒前
1分钟前
爱岗敬业牛马人完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
梁栋发布了新的文献求助10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
Curry完成签到 ,获得积分10
1分钟前
coolkid应助KKKZ采纳,获得10
1分钟前
mito完成签到,获得积分10
1分钟前
任伟超发布了新的文献求助10
1分钟前
洁净的静芙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
KKKZ完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助KKKZ采纳,获得10
1分钟前
叮叮当当完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
正直的魔镜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zdl完成签到,获得积分10
1分钟前
smz完成签到 ,获得积分10
2分钟前
包子牛奶完成签到,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
Haonan完成签到,获得积分10
2分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】请使用合适的网盘上传文件 10000
The Oxford Encyclopedia of the History of Modern Psychology 1500
Green Star Japan: Esperanto and the International Language Question, 1880–1945 800
Sentimental Republic: Chinese Intellectuals and the Maoist Past 800
The Martian climate revisited: atmosphere and environment of a desert planet 800
Parametric Random Vibration 800
Building Quantum Computers 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3864034
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3406339
关于积分的说明 10649008
捐赠科研通 3130235
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1726356
邀请新用户注册赠送积分活动 831635
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 779990