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2 articles, page 1 sur 1, triés par date de publication.

Filtres actifs
Enfance×Intelligence artificielle×Petit échantillon×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales1
Autisme / TSA2
Fonctions et dimensions cliniques4
Cognition sociale1Communication non verbale1Compréhension des émotions1Interactions sociales1
Population et étape de vie2
Enfance2Adolescence1
Évaluation, intervention et accompagnement5
Intelligence artificielle2Instrument d’évaluation2Communication alternative et améliorée1Évaluation diagnostique1Technologie d’assistance1
Type et statut de la publication4
Étude de performance diagnostique1Étude transversale1Validation d’instrument1Publié avec évaluation par les pairs1
Limites méthodologiques repérées2
Généralisation limitée2Petit échantillon2
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Preuve
Faible1Modéré1
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Autisme / TSASource tier 1

Caractérisation neurophysiologique de l'EEG du trouble du spectre autistique par analyse fréquentielle basée sur la DWT avec électrodes sélectives et segmentation cérébrale : une approche explicable par IANeurophysiological EEG Characterization of Autism Spectrum Disorder Using DWT-Based Frequency Analysis With Selective Electrodes and Brain Segmentation: An Explainable AI-Driven Approach.

Autisme / TSAEnfanceÉvaluation diagnostiqueInstrument d’évaluationIntelligence artificielle
ModéréNiveau de preuvePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

Cette étude propose une méthode de caractérisation neurophysiologique de l'EEG pour le diagnostic du trouble du spectre autistique (TSA) chez les enfants. Elle utilise la transformée en ondelettes discrète (DWT) pour extraire les bandes de fréquences (delta, thêta, alpha, bêta, gamma) à partir de 15 électrodes segmentées en 7 régions cérébrales. Les caractér...

Communication alternative et amélioréeSource tier 1

Intelligence artificielle pour améliorer l'expression des émotions dans les systèmes de communication alternative et augmentée : une étude préliminaire incluant des enfants avec et sans autismeArtificial Intelligence for Enhancing Emotion Expression in Augmentative and Alternative Communication Systems: A Preliminary Study Including Children Both With and Without Autism.

Autisme / TSACognition socialeCompréhension des émotionsCommunication non verbaleInteractions sociales
FaibleNiveau de preuvePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

Cette étude préliminaire évalue l'intégration de DeepFace, un outil de reconnaissance faciale des émotions, dans des systèmes de communication alternative et augmentée (CAA) pour aider à l'expression émotionnelle en temps réel. Douze enfants neurotypiques et quatre enfants autistes (8-13 ans) ont effectué des tâches d'imitation d'émotions et de semi-spontané...