人工智能在功能磁共振成像数据中的自闭症研究综述

摘要：

自闭症谱系障碍是一种严重的精神障碍疾病,多发于儿童时期,影响个体的社交和日常生活.近年来,基于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据的自闭症人工智能诊断成为研究热点.机器学习、深度学习等先进技术已经被用于自闭症的智能辅助诊断研究中,旨在提高诊断的效率、准确性以及探索发病机制.首先介绍了自闭症智能诊断的背景、重要意义和面临的挑战;其次回顾了近5年智能诊断相关技术在自闭症分类识别中的进展,从机器学习和深度学习两方面总结、分析智能诊断不同方法的特点和局限性;最后探讨了自闭症智能诊断亟需解决的问题及未来研究趋势,为自闭症早期诊断和临床应用提供指导和参考.

关键词：人工智能、自闭症谱系障碍、功能磁共振成像、机器学习、深度学习

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金;新疆维吾尔自治区科技厅国际合作项目;新疆维吾尔自治区科技计划;国家部委重大专项;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：57-68