ASDLearn, l’outil d’aide au diagnostic précoce de l'autisme
ASDLearn, l’outil d’aide au diagnostic précoce de l'autisme
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Yasmine Djemame
Résumé des étapes du développement, sous Matlab, qui ont précédé la création de notre application :
- Création de notre propre base de données
- Compréhension des caractéristiques vocales d'un signal audio et traitement du signal
- Machine Learning et Deep Learning
- Choix de l'IA pour l'application
- Création de notre propre base de données
- Compréhension des caractéristiques vocales d'un signal audio et traitement du signal
- Machine Learning et Deep Learning
- Choix de l'IA pour l'application
Fonctionnalités de l'application que nous avons développée, entièrement sous Matlab, à la suite de l'entraînement de notre réseau de neurones.
Les résultats obtenus sur un enfant non autiste et un enfant autiste y sont également présentés.
Un guide d'installation est disponible en annexe.
Les résultats obtenus sur un enfant non autiste et un enfant autiste y sont également présentés.
Un guide d'installation est disponible en annexe.
Cette brochure explique ce qu'est le trouble du spectre autistique (TSA) et résume les principales classifications internationales pour l'autisme, ainsi que les principaux critères qui sont pris en compte lors d'un diagnostic.
Cette brochure résume en quoi consiste la stratégie nationale pour l'autisme et démontre l'intérêt de notre outil au regard des engagements de l'Etat.
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ASDLearn, l’outil d’aide au diagnostic précoce de l'autisme
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Description
Autism spectrum disorders (ASD) represent a wide range of neurodevelopmental disorders. It is difficult to make a diagnosis before 18 months, while affected children may have special vocal characteristics as early as 6 months. Taking care of the child early could promote his cognitive development. So we developed ASDLearn, a diagnostic assistance tool for doctors using Deep Learning. It allows the voice recording of a child, generates a spectrogram image - a 2D representation of the voice signature - associated with it, and compares it to our database through a network of neurons that we have pre-trained.
Supervisor : Nadia MADAOUI
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Ms Yasmine Djemame
yasmine.djemame@edu.esiee.fr
Deep Learning pour l'aide au diagnostic précoce de l'Autisme
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Ms Léa Elbaz
lea.elbaz@edu.esiee.fr
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Mr Gabin Vandermarliere
gabin.vandermarliere@edu.esiee.fr
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Mr Julien Breuiller
julien.breuiller@edu.esiee.fr
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Ms Kathyna Chekroun
Chef de projet
kathyna.chekroun@edu.esiee.fr
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Ms Davina LUXIMON
davina.luximon@edu.esiee.fr
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