Détection automatisée des comportements moteurs répétitifs en tant que mesure des résultats dans les déficiences intellectuelles et développementales

Aperçu: G.M.

Les comportements moteurs sensoriels répétitifs sont une cible directe du traitement clinique et un paramètre de traitement potentiel pour les personnes ayant une déficience intellectuelle ou développementale. En supprimant le fardeau associé à l'annotation vidéo ou à l'observation directe, la détection automatisée de la stéréotypie permettrait une surveillance à plus long terme dans les milieux écologiques.

L'équipe a travaillé sur la détection automatique de mouvements moteurs stéréotypés communs en utilisant des accéléromètres disponibles dans le commerce fixés sur le corps et un algorithme de détection généralisable. La méthode a atteint une sensibilité de 80% pour le balancement corporel et de 93% pour le battement des mains sans apprentissage individualisé des algorithmes ou connaissance préalable des mouvements spécifiques du sujet. 

Cette approche est bien adaptée à la mise en œuvre dans un système de surveillance continue en dehors d'un cadre clinique.

J Autism Dev Disord. 2017 Nov 21. doi: 10.1007/s10803-017-3408-6.

Automated Detection of Repetitive Motor Behaviors as an Outcome Measurement in Intellectual and Developmental Disabilities

Gilchrist KH¹, Hegarty-Craver M², Christian RB³, Grego S², Kies AC^3,4, Wheeler AC².

Author information

1

RTI International, 3040 E. Cornwallis Road, Research Triangle Park, NC, 27709, USA. kgilchrist@rti.org.

2

RTI International, 3040 E. Cornwallis Road, Research Triangle Park, NC, 27709, USA.

3

Carolina Institute for Developmental Disabilities, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA.

4

Child and Family Development, Inc., Charlotte, NC, USA.

Abstract

Repetitive sensory motor behaviors are a direct target for clinical treatment and a potential treatment endpoint for individuals with intellectual or developmental disabilities. By removing the burden associated with video annotation or direct observation, automated detection of stereotypy would allow for longer term monitoring in ecologic settings. We report automated detection of common stereotypical motor movements using commercially available accelerometers affixed to the body and a generalizable detection algorithm. The method achieved a sensitivity of 80% for body rocking and 93% for hand flapping without individualized algorithm training or foreknowledge of subject's specific movements. This approach is well-suited for implementation in a continuous monitoring system outside of a clinical setting.

PMID:29164446

DOI:10.1007/s10803-017-3408-6