Prédiction de nouvelles solutions pour quantifier les anomalies de langage chez l'enfant autiste, et le localiser intelligemment en cas où il est perdu (ou kidnappé)

Abstract

Un enfant atteint de troubles du spectre autistique a toujours des difficultés à exprimer ses sentiments et à demander ses besoins globalement en raison de son comportement non social. La sécurité de l'enfant (TSA surtout) est un problème majeur de nos jours, vu que le nombre d'enlèvements, de maltraitance et de mauvaises conduites de cet enfant augmentent de jour en jour. Donc, le localiser intelligemment lors de perte/kidnapping permet de garder l'œil sur lui, et nous aide énormément à le localiser/sauver en extrême urgence en exploitant les services des réseaux de télécoms, suite à un appel émis par un capteur intelligent, déclenchant par exemple une balise de localisation automatique de l'enfant porteur de tel dispositif par le biais d'un message émis qui fait sonner un contact d'urgence. D'autre part, cet autiste savant parler présente souvent une qualité vocale et une prosodie de la parole anormales, mais la nature exacte et les mécanismes sous-jacents de ces anomalies, et leur pouvoir diagnostique, sont actuellement inconnus. La thématique de cette recherche consiste à concevoir un dispositif, en plus de la localisation intelligente de l'autiste, et permet de quantifier en termes d'analyse des images IRM fonctionnel et structurel les anomalies de langage pour cet autiste par l’intelligence artificielle, et de créer un modèle de classification par l’apprentissage profond CNN qui nous permet de détecter l’autisme à l’âge précoce.