17、自闭症谱系障碍检测与机械臂控制及颜色识别技术

自闭症谱系障碍检测与机械臂控制及颜色识别技术

在当今科技飞速发展的时代，医学诊断和机器人技术领域都取得了显著的进步。本文将聚焦于两个重要的研究方向：一是利用多模态磁共振成像（MRI）技术进行自闭症谱系障碍（ASD）的检测；二是运用机器学习算法实现机械臂的控制和颜色识别。

自闭症谱系障碍检测

自闭症谱系障碍的预测和诊断是一个漫长的过程，传统的诊断方法往往效率低下且结果不够精确。为了改善这一状况，研究人员设计了多模态的ASD_sfMRI框架。

1. 多模态ASD_sfMRI框架概述

该框架主要分为四个阶段：
- 结构磁共振成像（sMRI）分析
- 功能磁共振成像（fMRI）分析
- sMRI和fMRI数据融合
- **最终预测

下面我们将详细介绍每个阶段的具体操作步骤。

2. sMRI分析

sMRI分析阶段又可细分为以下子阶段：
- 数据收集 ：从ABIDE网站下载已有的数据集，包括ABIDE I和ABIDE II数据集。ABIDE I包含17个站点的数据，共1112名受试者（539名患有ASD，579名正常）；ABIDE II包含19个不同站点的数据，共1114名受试者（521名患有ASD，593名正常）。同时，该网站还提供每个组的表型数据，如年龄、性别、惯用手类别、全量表智商、操作智商等。
- 数据预处理 ：使用统计参数映射软件版本12（SPM 1