Tıp & Sağlık

Göz Muayenesi ile Otizm Teşhisi: Yeni Veri Seti Umut Veriyor

Araştırmacılar, otizm spektrum bozukluğu olan çocukları tespit etmek için elektroretinogram (ERG) verilerini kullanan kapsamlı bir veri seti geliştirdiler. LEOPs adı verilen bu veri seti, tipik gelişim gösteren çocuklar, otizmli çocuklar ve hem otizm hem ADHD olan çocuklardan toplanan 10 binden fazla göz taraması kaydı içeriyor. Avustralya ve İngiltere'de gerçekleştirilen çalışmada, taşınabilir RETeval cihazı kullanılarak çocukların gözlerinden alınan elektriksel yanıtlar kaydedildi. Bu yaklaşım, geleneksel davranışsal testlere alternatif olarak, daha objektif ve erken teşhis imkanı sunabilir. Veri seti, yapay zeka algoritmalarının eğitilmesi için de kullanılabilir, böylece gelecekte otizm teşhisinde çığır açıcı gelişmeler sağlanabilir.

Bilim insanları, otizm spektrum bozukluğunun (OSB) teşhisinde devrim yaratabilecek yenilikçi bir veri seti geliştirdiler. LEOPs (Light-ERG-Oscillatory Potentials) olarak adlandırılan bu kapsamlı veri seti, göz muayenesi yoluyla otizm teşhisi konusunda umut verici bir yaklaşım sunuyor.

Avustralya ve İngiltere'deki araştırma merkezlerinde gerçekleştirilen çalışmada, çocuk ve ergen yaş grubundan üç farklı grup incelendi: tipik gelişim gösteren kontrol grubu, otizm spektrum bozukluğu olan bireyler ve hem otizm hem de dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu (ADHD) olan çocuklar. Araştırmacılar, taşınabilir RETeval cihazı kullanarak bu gruplardan toplam 5309 elektroretinogram ve 4434 osilatör potansiyel kaydı topladılar.

Elektroretinogram, gözün ışığa verdiği elektriksel yanıtları ölçen non-invaziv bir yöntemdir. Bu teknik, retinal hücrelerin işlevselliğini değerlendirerek, sinir sistemi gelişimiyle ilgili önemli bilgiler sağlayabilir. Çalışmada kullanılan cihaz, deri elektrotları aracılığıyla farklı ışık yoğunluklarında ölçümler gerçekleştiriyor.

Veri setinin en büyük avantajı, geleneksel otizm teşhis yöntemlerine kıyasla daha objektif sonuçlar verebilme potansiyelidir. Davranışsal gözlemlere dayanan mevcut teşhis süreçlerinin aksine, bu yöntem fizyolojik veriler kullanarak daha erken ve kesin sonuçlar elde edilmesine olanak tanıyabilir. Araştırmacılar, bu veri setinin yapay zeka algoritmalarının eğitilmesinde kullanılarak gelecekte otizm teşhisinde çığır açıcı gelişmelere yol açabileceğini belirtiyorlar.

Özgün Kaynak
arXiv (CS + AI)
Light-Adapted Electroretinogram and Oscillatory Potentials (LEOPs) Dataset for Autism Spectrum Disorder and Typically Developing Individuals
Orijinal makaleyi oku

Bu içerik, özgün kaynaktaki bilgiler temel alınarak BilimKapsül editörleri tarafından yeniden kaleme alınmıştır. Orijinal metnin birebir çevirisi değildir. Telif hakkı özgün yayıncıya aittir.