44、自闭症脑图像深度学习与脑电图数据多变量模式分析

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#自闭症 # 深度学习 # 脑图像

自闭症脑图像深度学习与脑电图数据多变量模式分析

在当今的神经科学研究中，对于自闭症的研究以及认知努力相关神经机制的探索是两个重要的方向。前者借助深度学习技术对脑图像进行分析，后者则通过多变量模式分析脑电图数据来揭示认知过程中的神经活动。

自闭症脑图像深度学习相关研究

在自闭症的研究中，有多个重要的项目和研究成果。例如，功能性连接组项目、ABIDE I和II以及Open fMRI等项目为研究提供了大量的数据支持。这些研究得到了NIHR剑桥生物医学研究中心和Marmaduke Sheild的共同资助，其中ML还获得了剑桥大学的盖茨剑桥奖学金支持。

相关的研究成果丰富多样，涵盖了从不同角度对自闭症的探索：
- 功能网络连接研究 ：Arbabshirani等人比较了休息和任务条件下的功能网络连接，为理解大脑在不同状态下的活动提供了参考。
- 胎儿头部生长与自闭症关系研究 ：Blanken等人进行了前瞻性研究，探讨了胎儿头部生长、自闭症特征和自闭症谱系障碍之间的联系。
- 利用深度学习预测自闭症 ：Brown等人将连接组先验知识应用于深度神经网络，以预测自闭症，为自闭症的早期诊断提供了新的思路。

以下是部分研究成果的简单列表：
|研究人员|研究内容|
| ---- | ---- |
|Arbabshirani等|功能网络连接在休息和任务条件下的比较研究|
|Blanken等|胎儿头部生长、自闭症特征和自闭症谱系障碍的前瞻性研究|
|Brown等|连接组先验知识在深度神经网络中预测

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