APPLICATION OF DEEP LEARNING MODELS FOR EARLY DETECTION OF AUTISM SIGNS BASED ON EYE MOVEMENT ANALYSIS

Аңдатпа

Ғылыми зерттеу жұмысы аутизм спектрінің бұзылыстарын (АСБ) диагностикалау үшін екі терең оқыту моделін — ұзақ-қысқа мерзімді жад пен свёртка нейрондық желісін біріктірген (LSTM+CNN) және автоэнкодер негізіндегі ұзақ-қысқа мерзімді жадты (LSTM+AE) құру және сынау нәтижелерін ұсынады. Зерттеу барысында айтрекинг технологиясы қолданылып, қатысушылардың анимациялық объектілермен өзара әрекеттесуі кезіндегі көз қозғалыстары тіркелді. Мәліметтер кейінгі талдауды жеңілдету үшін NumPy кітапханасының .npy форматында сақталды. Алгоритмдер дәлдігі, жалпылау қабілеті және оқыту уақыты тұрғысынан бағаланып, нәтижелер мамандар тарапынан расталды. Зерттеудің басты мақсаты – аутизм диагностикасының нақтылығын және тиімділігін арттыру. LSTM+CNN және LSTM+AE архитектуралары бұл мақсатқа жетуде жоғары әлеует көрсетті, ал автоэнкодер моделі деректер жиынтықтарының жасырын байланыстарын анықтау қабілетімен ерекше көзге түсті. Мақалада алгоритмдердің клиникалық қолданыстары мен болашақ зерттеу бағыттары да талқыланады.