5、机器学习技术在自闭症谱系障碍检测中的应用

最新推荐文章于 2025-12-20 21:29:49 发布
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分类专栏： AI赋能医疗数据革命 文章标签： 机器学习 自闭症谱系障碍 ASD检测
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机器学习技术在自闭症谱系障碍检测中的应用

1. 引言

自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育状态，其特征是存在重复行为以及社交沟通技能受损。通常在个体6至18个月大时，就能注意到ASD的初始迹象。在最初症状出现后，由于生命最初18至36个月内异常的运动发育，个体还会遭受社交和沟通障碍。与ASD相关的一些异常行为包括不确定的傻笑、眼神接触困难、对声音和身体疼痛无反应、对与父母拥抱不感兴趣、重复单词和句子、对物体缺乏适当的依恋，以及对突然的光线或噪音不太在意。

识别儿童因ASD引起的行为变化比青少年和成人案例要简单得多，原因是随着个体年龄的增长，一些ASD迹象会与其他心理健康障碍重叠。这项研究着重于对以下个体进行ASD类别的分类：幼儿（至36个月）、儿童（4 - 11岁）、青少年（12 - 16岁）以及成人（17岁及以上）。

基于十个筛查问题的“幼儿自闭症定性检查表（Q - CHAT - 10）”和“自闭症谱系商数（AQ - 10）”构成了该研究方法的基础。这些筛查问卷也存在于所研究的ASD数据集中。本研究使用的数据集由Fadi Fayez Thabtah开发，他开发了一款基于移动设备的ASDTest应用程序，这是一个筛查应用，并制定了幼儿、儿童、青少年和成人的ASD数据集。幼儿数据集有18个属性和一个输出ASD类别，而儿童、青少年和成人数据集则有21个属性和一个输出ASD类别。

此前的研究在儿童、青少年和成人案例中实现了ASD类别的成功分类，但忽略了幼儿案例。在幼儿数据集中，大多数幼儿实例属于无ASD类别，这使得该数据集不平衡。本研究强调使用数据集中最少数量的特征，对包括幼儿在内的所有类别个体进行ASD分类。利用机器学习构建分类器模型来对ASD类别进行分类，分类

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4、机器学习技术在自闭症谱系障碍分析与识别中的应用
c8d9e0f1的博客
06-08 364
本文探讨了机器学习技术在自闭症谱系障碍(ASD)分析与识别中的应用，介绍了不同算法的特点及适用场景，并详细描述了CNN模型在ASD诊断中的具体应用步骤。同时，文章还讨论了优化机器学习模型的方法，包括超参数调优、模型集成和特征工程等，并通过实际案例验证了这些方法的有效性。最后，文章展望了ASD诊断领域的最新技术趋势，如多模态数据融合、自适应学习和解释性模型。
5、利用机器学习预测自闭症谱系障碍
c8d9e0f1的博客
06-09 143
本文介绍了利用机器学习技术预测自闭症谱系障碍（ASD）的研究进展，重点探讨了ML-PASD模型在早期预测中的优势和应用场景。通过多维度数据分析、高精度预测和易于应用的特点，该模型为临床诊断、教育康复等领域提供了有力支持。文章还详细描述了模型的技术细节和未来发展方向，展示了其在自闭症研究中的广阔前景。
54、自闭症谱系障碍检测与网络入侵检测的机器学习方法
7h6j5k4l3的博客
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本博文探讨了两种基于机器学习的方法在不同领域的应用：一是结合卷积神经网络（CNN）和监督机器学习算法的自闭症谱系障碍（ASD）检测模型，二是基于递归特征消除（RFE）和决策树的网络入侵检测特征选择方法。通过实验分析，ASD检测模型在多个年龄组数据上实现了较高的准确率，而网络入侵检测方法在减少特征数量的同时提升了分类性能。两种方法均展示了机器学习在各自领域的有效性与应用潜力。
8、基于机器学习的儿童自闭症谱系障碍预测研究
red88的博客
09-16 92
本研究探讨了基于机器学习的儿童自闭症谱系障碍（ASD）预测方法，综合分析了基于图像、问卷和行为的三种预测方式，并提出了一种结合自动编码器（AE）与卷积神经网络（CNN）的混合模型。该模型引入自注意力机制和融合策略，提升了对ASD特征的识别准确率。实验在ABIDE数据集上进行，结果显示混合CNN模型在准确率、F1得分和ROC表现上均优于传统SVM、RF和KNN模型。研究还指出遗传因素与ASD显著相关，而黄疸等因素无统计学关联。尽管模型表现良好，但仍存在样本年龄局限性和缺乏临床验证等问题。未来方向包括扩大样本范
8、机器学习模型的优化用于早期诊断自闭症谱系障碍
c8d9e0f1的博客
06-12 93
本文探讨了如何通过优化机器学习模型实现自闭症谱系障碍（ASD）的早期诊断。研究重点介绍了基于支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）、k-最近邻（KNN）和决策树（DT）算法的模型，并利用BTLBO算法进行特征选择，显著提高了模型性能。实验结果表明，优化后的模型在准确率、召回率、精确度和AUC等方面均有显著提升，为临床应用提供了有力支持。
16、视频隐写与自闭症谱系障碍检测技术解析
ruby5的博客
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本文探讨了视频隐写技术与自闭症谱系障碍（ASD）检测技术的最新进展。在视频隐写方面，通过在8位表示中嵌入秘密数据，实现了高安全性和良好的图像质量，未来可优化随机数生成与加密算法。在ASD检测方面，传统方法受限于主观性和行为数据延迟，而基于sMRI和fMRI的神经影像技术为早期诊断提供了可能。研究表明，单一模态存在局限，融合结构与功能MRI数据的ASD_sfMRI框架能显著提升检测准确性。尽管面临早期诊断困难、过拟合和数据异质性等挑战，结合多模态数据与先进机器学习方法仍是未来发展方向。持续优化特征提取、分类器
17、自闭症谱系障碍检测与机械臂控制及颜色识别技术
ruby5的博客
08-28 46
本文探讨了多模态磁共振成像技术在自闭症谱系障碍（ASD）检测中的应用，提出基于sMRI和fMRI数据融合与深度信念网络（DBN）的分类模型，提升诊断准确性。同时，研究了四自由度机械臂的设计与控制，结合颜色传感器和机器学习算法实现物品的颜色识别与分类，并通过强化学习解决投掷等复杂任务的挑战。展示了人工智能与机器人技术在医疗诊断与自动化领域的深度融合与应用前景。
17、自闭症谱系障碍检测与机器人手臂控制技术解析
eee77的博客
09-05 27
本文深入解析了自闭症谱系障碍（ASD）的多模态检测方法与机器人手臂控制技术。在ASD检测方面，介绍了基于sMRI和fMRI的ASD_sfMRI框架，涵盖数据收集、预处理、分割、分区及特征提取等关键步骤，旨在提升诊断准确性与效率。在机器人技术方面，探讨了基于机器学习和Arduino控制的4DoF机械手臂设计，实现颜色识别、物品排列与强化学习投掷功能，结合坚固的铝-胶合板结构，适用于工业自动化与农业应用。两大领域展示了现代科技在医疗与工程中的前沿进展。
16、自闭症谱系障碍检测与视频隐写术相关研究
eee77的博客
09-04 41
本文探讨了自闭症谱系障碍（ASD）的检测技术与视频隐写术的研究进展。在ASD检测方面，分析了结构磁共振成像（sMRI）和功能磁共振成像（fMRI）的应用，比较了多种基于机器学习和深度学习的分类模型，并指出现有技术面临的挑战，如早期检测困难、单生物标志物效率低和过拟合问题。为此，提出了一种融合sMRI和fMRI数据的多模态方法ASD_sfMRI，以提升检测准确性和泛化能力。在视频隐写术方面，介绍了基于8位表示法的数据嵌入方法，评估了其在PSNR和MSE方面的性能，并提出了未来改进方向，包括真随机数生成和更安全
社交机器人在自闭症谱系障碍儿童照护中的应用进展.pdf
08-13
尽管社交机器人在自闭症谱系障碍儿童照护中的应用取得了积极进展，但仍然存在一些问题。例如，目前市场上社交机器人产品的功能还不够全面，有些仅限于特定的社交技能训练，无法覆盖自闭症儿童多样化的照护需求。此外...
机器学习-特征选择
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12-20 170
特征选择 首先从特征全集中产生一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价结果与停止准则进行比较，如果评级结果比停止准则好就停止，否则就继续产生下一组特征自己，选出来的特征子集一般还要验证其有效性。其在空间采样，样本划分中的表现较多，同时噪声影响大，因此需要进行特征降维。修斯现象说明，随着特征数量的增加，分类器的性能也会提高，直到达到最佳特征数。特征选择能剔除不相关和冗余特征，从而达到减少特征个数，提高模型精度，减少运行时间的目的。2.特征个数越多，会有维度灾难，模型越复杂，推广能力也会下降。
01.需要了解的五种机器学习类型
AI算法蒋同学的博客
12-18 671
ML 是计算机科学、[数据科学]和[人工智能] (AI) 的子集，它使系统能够从数据中学习和改进，而无需额外的编程干预。ML 模型不依赖用于性能优化的显示指令，而是采用算法和统计模型，以根据数据模式和推论来部署任务。换句话说，ML 利用输入数据来预测输出，并随着新数据的出现不断更新输出。例如，在零售网站上，机器学习算法通过根据购买历史提出建议来影响消费者的购买决策。
【第二阶段—机器学习入门】第十五章：机器学习核心概念
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勇气要爆发的博客
12-20 567
生活类比传统编程就像是照菜谱做菜。你告诉电脑每一步怎么切、怎么炒（规则），给它食材（数据），它给你做出一道菜（结果）。机器学习就像是教徒弟做菜。你给徒弟尝100道好吃的菜（数据+结果），让他自己去琢磨其中的规律（模型），最后他学会了做菜（规则）。核心区别传统编程：输入规则数据= 输出答案机器学习：输入数据答案= 输出规则(这个规则就是模型✅监督学习：有标签，预测数值(回归)或类别(分类)。✅无监督学习：无标签，发现数据结构(聚类)。✅数据集划分：训练集(学习)、测试集(考试)，严禁作弊。✅。
机器学习高阶教程＜8＞分布式训练三大核心策略拆解
2303_77568009的博客
12-20 625
当单卡GPU遭遇显存不足、训练过慢的瓶颈时，分布式训练是突破限制的关键。本文深入浅出地解析了分布式训练的三大核心策略：数据并行通过复制模型、同步梯度实现高效训练；模型并行通过流水线与张量拆分攻克大模型存储难题；混合并行结合ZeRO等技术进一步优化资源。文中不仅配有PyTorch DDP、Megatron-LM等实战代码，还总结了常见陷阱与解决方案，助你轻松驾驭大规模模型训练。
多模态模型CLIP详解
A1233242的博客
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CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）是 OpenAI 提出的一种多模态模型，通过对大量“图像–文本”对进行对比学习训练，使模型能够将图像和自然语言映射到同一个语义空间中。它不需要为每个视觉任务单独标注数据，而是通过理解文本描述来完成图像分类、检索和零样本学习等任务，从而具备很强的泛化能力和跨模态理解能力
机器学习第一部分---线性回归
zxy916740139的博客
12-16 728
线性回归核心本质：数理统计中用回归分析量化变量间定量依赖关系的方法，聚焦“有方向的因果影响”。相关关系的两类：因果关系：变量有“原因→结果”方向，需分自变量（因）/因变量（果），线性回归用它算“自变量每变1单位，因变量平均变多少”（权重θ体现影响大小与方向）。平行关系：变量仅“伴随变化”无因果（，不区分自变量/因变量，只用相关系数r。关键区别：回归是“因果建模”（定量算影响），相关是“关联描述”（只说紧密度）；线性回归是回归分析在“线性关系”下的具体实现。
机器学习007:监督学习【回归算法】（线性回归）--股票背后的预测学
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
12-19 750
好了，我们的线性回归之旅就要结束了。现在，请你再回想一下那家奶茶店。从经验中学习规律，用规律预测未来。它是一种寻找数据间简单、直观的线性规律，并用于做出靠谱数值预测的、高度可解释的基础工具。作为初学者，学习线性回归的重点不在于记忆公式，而在于透彻理解其“加权求和”的核心思想和“通过减少误差来学习”的训练逻辑，同时清醒地认识其“只能拟合直线”的根本局限。它就像一把直尺，能量出直线的距离，却画不出优美的曲线。
08.什么是监督学习？
AI算法蒋同学的博客
12-20 534
摘要： 监督学习是一种机器学习方法，通过标记数据集训练模型，使其识别输入与输出间的关系，从而预测新数据的结果。训练过程依赖真实标签数据（人工标注或测量获得），利用梯度下降等优化算法调整参数，并通过损失函数评估准确性。监督学习分为分类（如SVM、决策树）和回归（如线性回归）任务，广泛应用于图像识别、垃圾邮件分类等领域。与无监督学习不同，监督学习需要标记数据指导模型训练，以实现高精度预测。其他学习方法还包括半监督、自监督和强化学习。
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