Detecting Autism through Eye Movement Tracking and the Use of CNNs

الوصف المفصل:

تم تطوير هذا المشروع لاستخدام بيانات تتبع حركة العين مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للكشف عن اضطراب طيف التوحد (ASD). الهدف هو إنشاء نموذج تعلم آلي للكشف عن الأنماط في حركات العين التي تشير إلى وجود التوحد.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

أجهزة تتبع العين: لتسجيل حركات العين.

لغة البرمجة: Python

أطر العمل: TensorFlow أو PyTorch لبناء وتدريب نموذج CNN.

مراحل التنفيذ:

جمع البيانات: تم استخدام أجهزة تتبع العين لتسجيل حركات العين من المشاركين أثناء أداء مهام بصرية.

معالجة البيانات: تنظيف وتنسيق البيانات للتأكد من أنها جاهزة للاستخدام في نموذج CNN.

تدريب النموذج: تم تدريب نموذج CNN باستخدام بيانات موسومة لمجموعات من المشاركين (المصابين بالتوحد والأشخاص الطبيعيين).

التحقق من دقة النموذج: تم اختبار النموذج باستخدام بيانات جديدة للتحقق من دقته في الكشف عن التوحد.

نماذج مرفقة:

لقطات شاشة من الكود البرمجي الخاص بتدريب النموذج.

صور توضيحية للنموذج أثناء التدريب والنتائج.

ملف CSV يحتوي على البيانات المعالجة.