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

Aplicación Web para el análisis y la visualización de datos de actimetría aplicados al diagnóstico del trastorno por déficit de atención e hiperactividad en la infancia

Aplicación Web para el diagnóstico del TDAH basándose en la actigrafía como método objetivoDepartamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Modelización Matemática y Computaciona

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

Un entorno para el procesado de señales actigráficas y la construcción de un sistema experto para la determinación del TDAH en la infancia

Con este proyecto se pretende simplificar las tareas de estudio y desarrollo de un sistema objetivo, no intrusivo y de bajo coste para la detección del Trastorno por el Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) basado en actimetría. Para ello, se ha desarrollado una interfaz gráfica facilmente manejable y adaptable que incluye funciones de extracción y selección de características o patrones a partir de registros de actividad y el diseño de un sistema de clasificación que permita discernir entre pacientes sanos y pacientes con sospechas de TDAHGrado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació

Intervalos de normalidad en medidas de actimetría: un estudio para diferentes tipos de actímetros

La actimetría es un método de monitorización de actividad no invasivo que está tomando cada vez más protagonismo en la vida cotidiana como marcador de vida saludable. Sin embargo, existen en el mercado diferentes tipos de actímetros, pero sólo algunos de ellos cumplen los requisitos necesarios para su validez en el diagnóstico clínico. En este Trabajo Fin de Máster se comparan características extraídas mediante estos distintos tipos de actímetros. A fin de hacer comparables los datos proporcionados por un actímetro válido en el ámbito clínico, en este caso el wGT3X-BT de Actigraph, y los datos extraídos de un dispositivo comercial, la pulsera inteligente Microsoft Band 2, se aproximan los datos de actividad (counts) del primero a partir de los datos de aceleración del segundo. Para ello, fue necesario el desarrollo de una aplicación móvil que permitiese extraer los datos de aceleración del actímetro comercial. Una vez extraídos dichos datos se llevó a cabo un preprocesado consistente en un remuestreo y alineación de los mismos de manera que las señales quedaran acondicionadas para su posterior procesado. La aproximación de counts a partir de los datos de aceleración se lleva a cabo mediante aprendizaje automático, analizando los resultados obtenidos mediante redes neuronales y bosques aleatorios. Finalmente, se extraen características de los datos de ambos actímetros, siendo éstas comparables.Actimetry is a method to monitor activity in a non-invasive manner that is increasingly taking a leading role in everyday life as a marker of healthy life. However, there are different types of actimeters on the market, but only some of them meet the requirements for their validity in clinical diagnosis. In this Master’s Thesis we compare features extracted by these different types of actimeters. In order to make the data provided by a valid actimeter in the clinical field, in this case Actigraph’s wGT3X-BT, comparable to data extracted from a commercial device, the Microsoft Band 2 smartband, the activity data from the first one (counts) are aproximated from the acceleration data of the second. For this, it was necessary to develop a mobile application that allowed to extract the data of acceleration of the commercial actimeter. Once this data was extracted a preprocessing consisting of a resampling and alignment was carried out so that the signals were conditioned for further processing. The approximation of counts from the acceleration data is performed through machine learning, analyzing the results obtained through neural networks and random forests. Finally, data characteristics of both actimeters are extracted, being these comparable.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Ingeniería 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