8、基于强化学习的儿童自闭症谱系障碍预测研究

基于强化学习的儿童自闭症谱系障碍预测研究

1. 引言

近年来，儿童心理健康问题备受关注，研究显示近56.3%的城市中产阶级1 - 10岁儿童患有自闭症（ASD）。ASD是一种会限制儿童沟通、思维和社交能力的残疾，但部分患儿的症状并不明显，他们在学习、艺术技能等方面可能表现出色，这引发了科学家对其潜在能力的研究兴趣。

在预测自闭症方面，自然语言处理（NLP）方法取得了一定进展。例如，Elveva等人使用潜在狄利克雷分析（LDA）来减少言语问题，并预测参与者之间的对话连贯性、语音一致性和内容差异，取得了较好的准确性。研究还表明，提高沟通连贯性与患有精神病性障碍的儿童相关，临床风险准确率达70 - 80%。其他NLP方法包括图分析、词汇和逻辑密度的加权测量以及比喻表达检测等，这些方法相比传统方法在语言障碍改善方面贡献了10%的提升。自动表达合成也在部分受试者的沟通中提高了分数。然而，NLP在儿童语音识别及其障碍研究中也存在负面或矛盾的结果，且现有NLP方法在处理上下文线索方面存在不足。

当前研究试图通过认知科学和机器学习（ML）方法解决这些挑战，如使用支持向量机（SVM）、强化学习（RL）等技术进行预测，帮助临床医生和培训人员为疾病提供更可靠的诊断和预后。

2. 文献综述

• 神经影像数据 ：自闭症脑成像数据交换（ABIDE）提供了大量与自闭症相关的结构和功能磁共振成像（fMRI）数据及维度质量指标。不同研究利用ABIDE数据集取得了不同的准确率。例如，Ghiassian等人从fMRI、sMRI中提取特征，准确率达65%；Sen等人使用sMRI和rs - fMRI数据结合支持向量机（SVM）分类