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ASDLearn, l’outil d’aide au diagnostic précoce de l'autisme
ASDLearn, l’outil d’aide au diagnostic précoce de l'autisme
Etudiant
France
Santé Energie Environnement
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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
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.
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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Description

Les troubles du spectre autistique (TSA) représentent un large panel de troubles du neurodéveloppement. Un diagnostic est difficilement posé avant 18 mois, tandis que les enfants atteints peuvent présenter des caractéristiques vocales particulières dès 6 mois. Prendre en charge précocement l'enfant pourrait alors favoriser son développement cognifif. Nous avons donc développé ASDLearn, un outil d'aide au diagnostic, à destination des médecins, utilisant du Deep Learning. Il permet l'enregistrement vocal d'un enfant, génère une image de spectrogramme - représentation 2D de la signature vocale - associée, et la compare à notre base de données à travers un réseau de neurones que nous avons pré-entrainé.

Tutrice : Nadia MADAOUI

 

 

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