新工具利用视频游戏技术识别儿童自闭症
一组研究人员利用简短、高度吸引人的舞蹈模仿视频游戏，开发了一种工具，帮助确定儿童是否患有自闭谱系障碍（ASC）。
研究人员利用Kinect Xbox运动跟踪技术创建并测试了计算机化运动模仿评估（CAMI）。这种新方法在儿童玩一个一分钟的游戏时自动测量他们的模仿能力，他们要在计算机屏幕上尝试复制模特的动作。
该研究结果发表在《生物精神病学：认知神经科学和神经影像学》杂志上，显示自闭症儿童的模仿能力较正常发育的儿童要差。更引人注目的是，CAMI方法单凭儿童的模仿表现就可以以超过87%的准确率识别出自闭症诊断，比起传统的人工编码方法要高13个百分点。
开发CAMI方法的团队由肯尼迪·克里格研究所的儿科神经学家斯图尔特·莫斯托夫斯基博士领导，其中包括诺丁汉大学的心理学家巴哈尔·通斯尔和约翰斯·霍普金斯大学的计算机视觉专家。
肯尼迪·克里格研究所的莫斯托夫斯基博士表示：“模仿他人对于社交技能的培养至关重要。但在患有ASC的个人中，模仿缺陷很普遍，事实上，与核心自闭特质相关。”
CAMI是一种算法，可以自动检测和评估重要关节的动作，返回一个考虑儿童和模特运动之间的空间位置和时间差异的得分。研究人员发现，儿童的CAMI表现可以预测自闭症严重程度，模仿较差与核心自闭特质严重性更高相关。
研究人员现在正寻求资金进一步推进CAMI，使其能够以极低成本从超市购买的摄像头获取的2D图像评估模仿能力。他们相信这将是CAMI在临床和家庭环境中应用的一个重大进步。
“自闭症诊断可能具有挑战性，涉及大量努力，”莫斯托夫斯基博士说道。“这项研究表明，一项简短、高度吸引人的视频游戏任务可以在临床和家庭环境中轻松进行，有助于自闭症诊断。”
该团队的研究得到了美国国家卫生研究院的资助。
