Dépistage du Trouble du Spectre de l’Autisme : étude de la cognition sociale en Eye-Tracking
Résumé
L’intervention précoce dans le trouble du spectre de l’autisme (TSA) est fortement recommandée. Cependant, en France, l’âge de dépistage du TSA est souvent tardif, en cause, la complexité de ce trouble et le nombre de professionnels formés. Les recherches sur particularités visuelles des personnes TSA, lors de la présentation de stimuli sociaux, suggèrent la possibilité de les utiliser à des fins de dépistage précoce.
Notre projet a pour but d’étudier la cognition sociale en utilisant le couplage eye-tracking et machine learning. Ce qui nous permettrait de mettre en évidence des patterns visuels spécifiques en fonction du développement de l’enfant, qu’il soit typique (NT), avec un trouble du spectre de l’autisme ou un trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH).
Pour ce faire, différentes images sociales et non sociales seront présentées à des enfants TSA, TDAH et NT. Ces stimuli seront affichés sur un ordinateur équipé d’un traqueur oculaire, nous permettant de récolter les mouvements de balayages visuels des participants sur les images.
Les données récoltées seront ensuite analysées par un système de machine learning, en les croisant en fonction de l’âge développemental des participants, ainsi qu’en prenant en compte la présence d’un trouble ou non. Dans le but de retrouver des patterns visuels spécifiques en fonction du trouble et de son niveau de sévérité.
La création de ce registre de données permettrait d’utiliser l’eye-tracking en complémentarité des bilans standardisés dans le cadre des diagnostics du TSA. Cela permettrait d’utiliser le traqueur oculaire afin d’aider les professionnels à poser le diagnostic de TSA le plus précocement possible, mais également d’aider à différencier le TSA d’autres troubles, dans les cas les plus complexes.
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