2017 |
Yaakob, A D A; Ruhaiyem, N I R Mengukur kebolehubahan dalam postur badan kanak-kanak untuk pengesanan awal gangguan spektrum autisme (ASD) Artikel Jurnal Nota Kuliah dalam Sains Komputer (termasuk subseries Nota Kuliah dalam Artificial Intelligence dan Lecture Notes dalam Bioinformatics), 10645 LNCS , hlm. 510-520, 2017, ISSN: 03029743, (dipetik oleh 0). Abstrak | Pautan | BibTeX | Tag: Mengepak Lengan, Pengukuran Asimetri, Gangguan Spektrum Autisme, Postur Badan, Rangka Kerja Pengiraan, Penyakit, Pengiktirafan Tindakan Manusia, Sistem Muskuloskeletal, Perwakilan Rangka, Kelakuan Stereotaip @artikel{Yaakob2017510, tajuk = {Mengukur kebolehubahan dalam postur badan kanak-kanak untuk pengesanan awal gangguan spektrum autisme (ASD)}, pengarang = {A D A Yaakob dan N I R Ruhaiyem}, penyunting = {Robinson Smeaton Terutoshi Badioze Zaman Jaafar Mohamad Ali P A F T H A N Shih T.K. Velastin S.}, url = {https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85035094080&doi=10.1007/978-3-319-70010-6_47&rakan kongsi = 40&md5=c2eca5301a2ddf03218e9d47feedbed0}, doi = {10.1007/978-3-319-70010-6_47}, terbitan = {03029743}, tahun = {2017}, tarikh = {2017-01-01}, jurnal = {Nota Kuliah dalam Sains Komputer (termasuk subseries Nota Kuliah dalam Artificial Intelligence dan Lecture Notes dalam Bioinformatics)}, isi padu = {10645 LNCS}, halaman = {510-520}, penerbit = {Springer Verlag}, abstrak = {Pada masa ini, bilangan kanak-kanak autisme nampaknya semakin meningkat pada kadar yang mengganggu. Malangnya, kesedaran tentang tanda awal Gangguan Spektrum Autisme (ASD) masih kurang disediakan kepada orang ramai. Kepak lengan ialah contoh yang baik bagi tingkah laku stereotaip tanda awal ASD. Lazimnya, Skala Tingkah Laku Berulang standard yang disemak (RBSR) - set soal selidik - digunakan oleh doktor untuk diagnosis ASD biasanya melibatkan sesi berbilang dan panjang yang nampaknya akan melambatkan dan mungkin mempunyai ketidakakuran. Oleh itu, kami berhasrat untuk mencadangkan rangka kerja pengiraan untuk separa mengautomasikan proses diagnosis. Kami menggunakan pengiktirafan tindakan manusia (HAR) algoritma. HAR terlibat dalam pengesanan badan manusia dan perwakilan rangka untuk menunjukkan lengan tidak simetri dalam pergerakan mengepak lengan yang menunjukkan kemungkinan tanda ASD dengan mengekstrak pose badan ke dalam model stickman. Rangka kerja yang dicadangkan telah diuji terhadap klip video kanak-kanak yang melakukan tingkah laku mengepak lengan yang diambil daripada set data awam. Hasil kajian ini dijangka dapat mengesan tanda awal ASD berdasarkan pengukuran asimetri tingkah laku mengepak lengan. © Springer International Publishing AG 2017.}, nota = {dipetik oleh 0}, kata kunci = {Mengepak Lengan, Pengukuran Asimetri, Gangguan Spektrum Autisme, Postur Badan, Rangka Kerja Pengiraan, Penyakit, Pengiktirafan Tindakan Manusia, Sistem Muskuloskeletal, Perwakilan Rangka, Kelakuan Stereotaip}, pubstate = {diterbitkan}, tppubtype = {artikel} } Pada masa ini, bilangan kanak-kanak autisme nampaknya semakin meningkat pada kadar yang mengganggu. Malangnya, kesedaran tentang tanda awal Gangguan Spektrum Autisme (ASD) masih kurang disediakan kepada orang ramai. Kepak lengan ialah contoh yang baik bagi tingkah laku stereotaip tanda awal ASD. Lazimnya, Skala Tingkah Laku Berulang standard yang disemak (RBSR) - set soal selidik - digunakan oleh doktor untuk diagnosis ASD biasanya melibatkan sesi berbilang dan panjang yang nampaknya akan melambatkan dan mungkin mempunyai ketidakakuran. Oleh itu, kami berhasrat untuk mencadangkan rangka kerja pengiraan untuk separa mengautomasikan proses diagnosis. Kami menggunakan pengiktirafan tindakan manusia (HAR) algoritma. HAR terlibat dalam pengesanan badan manusia dan perwakilan rangka untuk menunjukkan lengan tidak simetri dalam pergerakan mengepak lengan yang menunjukkan kemungkinan tanda ASD dengan mengekstrak pose badan ke dalam model stickman. Rangka kerja yang dicadangkan telah diuji terhadap klip video kanak-kanak yang melakukan tingkah laku mengepak lengan yang diambil daripada set data awam. Hasil kajian ini dijangka dapat mengesan tanda awal ASD berdasarkan pengukuran asimetri tingkah laku mengepak lengan. © Springer International Publishing AG 2017. |
2016 |
Kewajipan, N; Azizul, DENGAN Institut Jurutera Elektrik dan Elektronik Inc., 2016, ISBN: 9781509016365, (dipetik oleh 2). Abstrak | Pautan | BibTeX | Tag: Mengepak Lengan, Gangguan Spektrum Autisme, Kanak-kanak dengan Autisme, Teori Pengiraan, Rangka Kerja Pengiraan, Penyakit, Pengiktirafan Tindakan Manusia, Anggaran Pose Manusia, Pengecaman Imej, Anggaran Pose, Perwakilan Rangka @ persidangan{Muty2016, tajuk = {Mengesan lengan mengepak pada kanak-kanak dengan Gangguan Spektrum Autisme menggunakan anggaran pose manusia dan algoritma perwakilan rangka}, pengarang = {N Muty dan Z Azizul}, url = {https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85011297898&doi = 10.1109% 2fICAICTA.2016.7803118&rakan kongsi = 40&md5=e11241ced18900dbe4aab19c78c1a349}, doi = {10.1109/ICAICTA.2016.7803118}, isbn = {9781509016365}, tahun = {2016}, tarikh = {2016-01-01}, jurnal = {4ke Persidangan IGNITE dan 2016 Persidangan Antarabangsa mengenai Informatik Lanjutan: Konsep, Teori dan Aplikasi, ICAICTA 2016}, penerbit = {Institut Jurutera Elektrik dan Elektronik Inc.}, abstrak = {Tingkah laku stereotaip seperti mengepak lengan adalah antara tanda awal yang ketara bagi kanak-kanak kecil dengan Gangguan Spektrum Autisme (ASD). Diagnosis kepakan lengan memerlukan doktor menggunakan standard Skala Tingkah Laku Berulang yang Disemak (RBSR) yang merupakan soal selidik berstruktur dengan penjaga untuk mengesan corak atau isyarat tingkah laku mengepak lengan. Kaedah ini melibatkan doktor dalam beberapa sesi yang panjang, berisiko kelewatan dalam diagnosis dan biasanya proses yang mahal. Lebih-lebih lagi, doktor terlatih mungkin tidak tersedia di sesetengah kawasan. Fokus kerja ini adalah untuk mencadangkan pembangunan rangka kerja pengiraan untuk mengautomasikan proses diagnosis kepak lengan. Di sini, kami menunjukkan bagaimana pengiktirafan tindakan manusia (HAR) teknik, iaitu, anggaran pose dan perwakilan rangka digunakan secara serentak untuk membahagi bahagian tubuh manusia (kepala, leher, siku dan bahu) menjadi model stickman. Kami menunjukkan cara model stickman membolehkan kami menganggarkan asimetri lengan (semasa mengepak lengan) yang menunjukkan kemungkinan tanda autisme. Rangka kerja yang dibangunkan telah diuji terhadap data yang diambil daripada pangkalan data awam dan telah menunjukkan ketepatan yang tinggi dalam mengesan corak tingkah laku berulang di kalangan kanak-kanak kecil. Keputusan menunjukkan bahawa kaedah kami boleh memberikan hasil yang cekap dalam penilaian klinikal. © 2016 IEEE.}, nota = {dipetik oleh 2}, kata kunci = {Mengepak Lengan, Gangguan Spektrum Autisme, Kanak-kanak dengan Autisme, Teori Pengiraan, Rangka Kerja Pengiraan, Penyakit, Pengiktirafan Tindakan Manusia, Anggaran Pose Manusia, Pengecaman Imej, Anggaran Pose, Perwakilan Rangka}, pubstate = {diterbitkan}, tppubtype = {persidangan} } Tingkah laku stereotaip seperti mengepak lengan adalah antara tanda awal yang ketara bagi kanak-kanak kecil dengan Gangguan Spektrum Autisme (ASD). Diagnosis kepakan lengan memerlukan doktor menggunakan standard Skala Tingkah Laku Berulang yang Disemak (RBSR) yang merupakan soal selidik berstruktur dengan penjaga untuk mengesan corak atau isyarat tingkah laku mengepak lengan. Kaedah ini melibatkan doktor dalam beberapa sesi yang panjang, berisiko kelewatan dalam diagnosis dan biasanya proses yang mahal. Lebih-lebih lagi, doktor terlatih mungkin tidak tersedia di sesetengah kawasan. Fokus kerja ini adalah untuk mencadangkan pembangunan rangka kerja pengiraan untuk mengautomasikan proses diagnosis kepak lengan. Di sini, kami menunjukkan bagaimana pengiktirafan tindakan manusia (HAR) teknik, iaitu, anggaran pose dan perwakilan rangka digunakan secara serentak untuk membahagi bahagian tubuh manusia (kepala, leher, siku dan bahu) menjadi model stickman. Kami menunjukkan cara model stickman membolehkan kami menganggarkan asimetri lengan (semasa mengepak lengan) yang menunjukkan kemungkinan tanda autisme. Rangka kerja yang dibangunkan telah diuji terhadap data yang diambil daripada pangkalan data awam dan telah menunjukkan ketepatan yang tinggi dalam mengesan corak tingkah laku berulang di kalangan kanak-kanak kecil. Keputusan menunjukkan bahawa kaedah kami boleh memberikan hasil yang cekap dalam penilaian klinikal. © 2016 IEEE. |
Ujianadminnaacuitm2020-05-28T06:49:14+00:00
2017 |
Mengukur kebolehubahan dalam postur badan kanak-kanak untuk pengesanan awal gangguan spektrum autisme (ASD) Artikel Jurnal Nota Kuliah dalam Sains Komputer (termasuk subseries Nota Kuliah dalam Artificial Intelligence dan Lecture Notes dalam Bioinformatics), 10645 LNCS , hlm. 510-520, 2017, ISSN: 03029743, (dipetik oleh 0). |
2016 |
Institut Jurutera Elektrik dan Elektronik Inc., 2016, ISBN: 9781509016365, (dipetik oleh 2). |