Key points are not available for this paper at this time.
Der aktuelle Stand der angewandten Computer Vision-Methoden in der Forschung zum autistischen Spektrum (ASD) ist nicht gut etabliert. Zunehmende Hinweise deuten darauf hin, dass Computer Vision-Techniken einen starken Einfluss auf die Autismusforschung haben. Das Hauptziel dieser systematischen Übersicht besteht darin, zu untersuchen, wie die Analyse von Computer Vision in der ASD-Diagnose, Therapie und der Autismusforschung im Allgemeinen nützlich war. Eine systematische Übersicht über Publikationen, die in PubMed, IEEE Xplore und der ACM Digital Library indexiert sind, wurde von 2009 bis 2019 durchgeführt. Die Suchbegriffe umfassten 'autis*' UND ('computer vision' ODER 'behavio* imaging' ODER 'behavio* analysis' ODER 'affective computing'). Die Ergebnisse werden gemäß der PRISMA-Erklärung berichtet. Insgesamt wurden 94 Studien in die Analyse einbezogen. Berechtigte Artikel werden basierend auf den potenziellen biologischen/verhaltensbezogenen Markern, die in jeder Studie quantifiziert wurden, kategorisiert. Danach werden verschiedene Computer Vision-Ansätze beschrieben, die in den einbezogenen Artikeln verwendet wurden. Verschiedene öffentlich verfügbare Datensätze werden ebenfalls untersucht, um Forscher schnell mit Datensätzen vertraut zu machen, die für ihr Gebiet anwendbar sind, und um sowohl neue verhaltensbezogene als auch technologische Arbeiten in der Autismusforschung zu beschleunigen. Schließlich werden zukünftige Forschungsrichtungen skizziert. Die Ergebnisse dieser Übersicht deuten darauf hin, dass die Analyse von Computer Vision nützlich ist für die Quantifizierung von verhaltensbezogenen/biologischen Markern, die zu einer objektiveren Analyse in der Autismusforschung führen können.
Belen et al. (Mi,) haben diese Frage untersucht.