5 research outputs found
Objective ADHD diagnosis using convolutional neural networks over daily-life activity records
Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) is the most common neurobehavioral disorder in children and adolescents. However, its etiology is still unknown, and this hinders the existence of reliable, fast and inexpensive standard diagnostic methods. Objective: This paper proposes an end-to-end methodology for automatic diagnosis of the combined type of ADHD. Methods: Diagnosis is based on the analysis of 24 hour-long activity records using Convolutional Neural Networks to classify spectrograms of activity windows. Results: We achieve up to 97.62% average sensitivity, 99.52% specificity and AUC values over 99%. Overall, our figures overcome those obtained by actigraphy-based methods reported in the literature as well as others based on more expensive (and not so convenient) acquisition methods. Conclusion: These results reinforce the idea that combining deep learning techniques together with actimetry can lead to a robust and efficient system for objective ADHD diagnosis. Significance: Reliance on simple activity measurements leads to an inexpensive and non-invasive objective diagnostic method, which can be easily implemented with daily devices
Motor intervention in children with school learning difficulties
This study sought to evaluate motor development in children aged 6 to 11 years with learning\ud
difficulties and school characteristics of delayed motor development, before and after application of\ud
a motor intervention program. The sample consisted of 28 children with a mean age of 107.21 ±\ud
16.56 months, who were evaluated by the Motor Development Scale and received motor intervention\ud
for 6 months, followed by reassessment. We observed a statistically significant difference between\ud
the average of the motor activity ratios in all areas of the evaluation and reevaluation. Also verified\ud
in the evaluation were the concentration ratios of children with motor activity greater than or equal\ud
to 80 and there was a revaluation increase in this concentration on re-evaluation, the areas with the\ud
greatest increase in concentration and significant differences being: Body Schema, Space and temporal\ud
Organization. In the overall evaluation of MDS, most children presented the classification of “low\ud
normal”. However, in the reassessment most have evolved into the “average normal”, only 4 of\ud
themremaining in the same classification. Therefore, in this study, children with learning disabilities\ud
also showed motor deficits and the intervention applied contributed to an increase in the motor\ud
ratios with consequent improvement in motor development. Besides psychopedagogical asistance,\ud
it is essential to reassess them and if necessary apply the intervention in the motor development of\ud
children with learning difficultie
Interpretación de redes neuronales profundas como herramienta para diferenciar subtipos de TDAH a partir de patrones de actividad
El Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) es un trastorno neuropsiquiátrico
que afecta a niños y a adultos. El TDAH se divide en tres subtipos: predominantemente inatento,
predominantemente hiperactivo y combinado. Tradicionalmente, el diagnóstico tanto del TDAH
como de su subtipo se han basado en evaluaciones médicas con un importante componente
subjetivo. El correcto diagnóstico del subtipo de TDAH es fundamental para el desarrollo de
un tratamiento adecuado y adaptado al paciente. Estudios recientes han revelado que el uso
de métodos basados actimetría junto aprendizaje profundo son buenas opciones a la hora de
identificar el TDAH, así como diferenciar sus subtipos. Sin embargo, en el caso del TDAH
predominantemente hiperactivo, no se ha llevado a cabo ningún estudio de esta índole al
tratarse del tipo menos diagnosticado y del que menos información se tiene. Por ello, en el
presente trabajo se propone la elaboración de un sistema capaz de caracterizar el TDAH de tipo
hiperactivo mediante el análisis de patrones de actividad y técnicas de interpretabilidad. Para
ello, a partir de las señales actigráficas de los pacientes, se han creado espectrogramas divididos
por el subtipo y se han entrenado redes neuronales convolucionales. Tras ello, se analizan las
salidas de dichas redes mediante técnicas como los mapas de oclusión y modelos de mezcla
gaussiana.Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is a neuropsychiatric disorder that affects children and adults. ADHD is divided into three subtypes: predominantly inattentive, predominantly
hyperactive, and combined. Traditionally, the diagnosis of both ADHD and its
subtype have been based on medical evaluations with an important subjective component. The
correct diagnosis of the ADHD subtype is essential for the development of an suitable treatment
adapted to the patient. Recent studies have revealed that the use of actimetry-based methods
together with deep learning are good options when it comes to identifying ADHD, as well
as differentiating its subtypes. However, in the case of predominantly hyperactive ADHD, no
study of this nature has been carried out as it is the least diagnosed type and about which
the least information is available. Therefore, in this work we propose the development of a
system capable of characterizing hyperactive ADHD through the analysis of activity patterns
and interpretability techniques. For this purpose, based on the actigraphic signals of the patients,
spectrograms divided by subtype have been created and convolutional neural networks have
been trained. After that, the outputs of these networks are analyzed using techniques such as
occlusion maps and gaussian mixture models.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaGrado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació
Ayuda al diagnóstico de TDAH en la infancia mediante técnicas de procesado de señal y aprendizaje
El Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad es un trastorno crónico de carácter
neuroconductual cuya detección y diagnóstico se enmarca principalmente en la infancia, siendo
uno de los trastornos psiquiátricos infantiles más frecuentes. Su diagnóstico actual, marcado
fuertemente por la subjetividad de las pruebas, conduce a la necesidad de establecer un método
de diagnóstico objetivo. En el presente trabajo, se plantea un método de diagnóstico rápido,
fiable y no intrusivo basado en un sistema experto, donde se aúnan la utilización de registros
de actigrafía con técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning), aprovechando los avances
en materia de hardware que se han sucedido en los últimos años con el desarrollo de las
unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Para la creación de este sistema experto, se ha
realizado primero un procesado sobre los registros actigráficos, dividiéndolos en ventanas de
actividad de diferentes duraciones y transformando estas nuevas señales en imágenes gracias
al espectrograma, sirviendo así como datos de entrada para una red neuronal convolucional,
núcleo central del sistema de diagnóstico. Una vez realizada esta primera clasificación de
ventanas, se ha llevado a cabo una decisión de diagnóstico para cada paciente en función de la
distribución obtenida para dichas ventanas.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació
Hábitos de sueño y características actigráficas del ciclo actividad-descanso en población infantil
La actigrafía se utiliza como método objetivo y no invasivo para valorar ciertos parámetros de sueño y se compara con los datos recogidos por la agenda de sueño y el cuestionario de Owens de hábitos de sueño infantil. Se valida la acitgrafía como método en población para ciertos parámetros de sueño y se evidencia qué parámetros infraestima y cuáles sobreestima.
Aportamos datos de normalidad para la población infantil sana de 3-4, 6 y 14 años (452 niños en total), analizados por métodos no lineales y ritmometría, percentilados.
Se analizan las respuestas obtenidas del cuestionario y comparamos con otros datos publicados.Departamento de Biología Celular, Histología y Farmacologí