Analiza gibalnih gibanj izboljša diagnozo avtizma
Raziskava je delo dr. Jorgeja V. Joséja z univerze Indiana in dr. Elizabeth Torres z univerze Rutgers, ki sta novo tehniko predstavila na letnem srečanju Društva za nevroznanost 2013.
Njihovo delo temelji na prejšnjih ugotovitvah, ki vključujejo naključno naravo gibanj oseb z avtizmom.
Prejšnje raziskave so preučevale največjo hitrost in naključnost gibanja med računalniško vajo, ki je vključevala sledenje gibom mladih z ASD, ko so se dotaknili slike na zaslonu, da so pokazali odločitev.
O tej raziskavi so poročali v reviji Nature Meje nevroznanosti.
V novi študiji so raziskovalci preučili celotno gibanje, povezano z dvigovanjem in iztegovanjem roke za dotik računalniškega zaslona.
Naprava, ki jo uporabljajo, lahko snema 240 sličic na sekundo, kar jim omogoča merjenje sprememb hitrosti v milisekundi.
"Ogledali smo si krivuljo, ki se je dvigala, in krivuljo, ki se je spuščala, in preučevali mikrometke," je dejal José.
»Ko oseba poseže po predmetu, hitrostna pot ni enakomerna krivulja; ima nekaj nepravilnih naključnih gibov, ki jih imenujemo "tresenje", "je dejal. "Preučili smo lastnosti teh zelo majhnih nihanj in ugotovili vzorce."
Ti vzorci ali podpisi določajo tudi stopnjo resnosti ASD osebe, je dejal.
"Takšna nihanja so pogosto pri raziskovanju gibov moteča," je dejal José.
»Ljudje so jih povprečevali med ponavljajočimi se gibi, vendar smo se namesto tega odločili, da bomo gibe analizirali v manjšem časovnem obsegu in ugotovili, da imajo veliko informacij, ki pomagajo diagnosticirati kontinuiteto motnje spektra avtizma.
»Če smo veliko bolj podrobno pogledali krivulje hitrosti in časa gibanja, smo opazili, da se na splošno pojavljajo številna manjša nihanja ali nihanja tudi takrat, ko roka počiva v naročju. Odločili smo se, da bomo skrbno preučili to tresenje.
"Naša izjemna ugotovitev je, da nihanja tega tresenja niso le naključna nihanja, ampak ustrezajo edinstvenim značilnostim stopnje avtizma, ki ga ima vsak otrok."
Delo je predstavil dr. podiplomski študent Di Wu, ki je dejal, da podrobnejše informacije omogočajo podtipiranje ASD in pomagajo prepoznati tipično razvijajoče se posameznike veliko bolje kot prej.
Nova izpopolnitev lahko pomaga pri napredovanju raziskav ASD za razvoj zdravljenja, prilagojenega potrebam in sposobnostim posameznika.
Vir: Univerza Indiana
