Development and Implementation of a ML Model to Identify Emotions in Children with SMCI
Notice bibliographique
Résumé
Children with severe motor and communication impairments (SMCI) face significant challenges in expressing emotions, often leading to unmet needs and social isolation. This study investigates the potential of machine learning to identify emotions in children with SMCI through the analysis of physiological signals. A model was created based on the data from the DEAP online dataset to identify emotions of typically developing (TD) participants. The DEAP model was then adapted for use by participants with SMCI using data collected within the Building and Designing Assistive Technology Lab (BDAT). Key adaptations of the DEAP model resulted in the exclusion of respiratory signals, reduction of wavelet levels, and analysis of shorter-duration data segments to enhance model applicability. The adapted SMCI model demonstrated accuracy comparable to the DEAP model, performing better than chance in TD populations and showing promise for adaptation to SMCI contexts. The models were not reliable for effective identification of emotion, however these findings highlight the feasibility of using machine learning to bridge communication gaps for children with SMCI, enabling better emotional understanding. Future efforts should focus on expanding data collection of physiological signals for diverse populations and developing personalized models to account for individual differences. This study underscores the importance of collecting data from populations of SMCI for development of inclusive technologies in promoting empathetic care and enhancing the quality of life for non-communicative children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».