Detección de autismo en niños menores a cinco años mediante análisis de la respuesta pupilar a estímulos externos

Abstract

El diagnóstico temprano de autismo en niños pequeños no resulta una tarea sencilla de realizar, puesto que el método tradicional de diagnóstico implica analizar patrones de conducta que suelen desarrollarse en etapas posteriores de niñez. Esta investigación se centra en demostrar la posibilidad de realizar una detección alternativa a la usual, concentrándose en las respuestas observadas en el sistema nervioso parasimpático (más específicamente, en la pupila) y, por lo tanto, susceptible a ser medido sin necesidad de analizar patrones de conducta. Se puede comprobar una relación entre algunas de estas respuestas y el diagnóstico positivo de autismo en niños pequeños. La herramienta de detección resultante de la presente técnica obtuvo una sensibilidad (0.93) y especificidad (0.86) altas. Para tal fin, se ha desarrollado un protocolo para la captura de la respuesta de pupila, además de un sistema electrónico de control y un sistema de iluminación. Adicionalmente, se han desarrollado algoritmos basados en el procesamiento de imágenes, videos y señales para poder procesar los videos obtenidos mediante la aplicación de este protocolo. En el desarrollo de los mencionados algoritmos se utilizaron, entre otras técnicas, detección mediante Haar-Like Features, tracking, filtrado, binarización, clustering (k-means), y aproximación de curvas. Los resultados obtenidos sobre el estudio de 30 casos demuestran estadísticamente diferencias en las respuestas pupilares de niños con condición autista (14) y niños sin dicha condición (16, luego 14), lo que valida la hipótesis inicial planteada.

An early autistic diagnosis in small kids is by any means an easy task, because the traditional method for autism diagnosis involves behavioral patterns to be analyzed by an expert. Such patterns tend to develop on the late stages of children development. The current thesis focuses on validating an alternative detection for autism by observing the parasympathetic nervous system responses (more specifically, pupil responses) on kids. This detection tool will not require any behavioral analysis. It is possible to detect a relation between certain pupil responses on kids and their diagnosis of autism. The resulting detection tool of the current developed technique obtained very competitive sensitivity (0.93) and specificity (0.86) indexes. In order to achieve this goal, a protocol has been developed for recording on video the toddler’s pupil responses, in addition to an electronic circuit design and an illumination system. Moreover, algorithms based on image, signals and video processing have been developed in order to process the obtained videos thanks to the application of the aforementioned protocol. These algorithms involve concepts such as detection by using Haar-Like Features (HLF), image tracking, signal filtering, binarization, clustering by using k-means, and curve fitting. Results obtained by studying 30 different cases statistically show different pupil responses among 14 Autism-Spectrum Disorder (ASD) and 16 (then 14) non-ASD toddlers, thus validating the initial hypothesis.