深度学习在自闭症谱系障碍神经成像诊断和康复中的应用

发布网友发布时间：2024-05-03 11:40

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热心网友时间：2024-12-06 01:44

深度学习技术在自闭症谱系障碍(ASD)的神经成像诊断与康复领域正崭露头角，展现出前所未有的潜力。它通过整合神经成像，如结构和功能磁共振成像(MRI和fMRI)，揭示大脑的复杂结构和功能信息，从而为ASD的诊断提供了新视角。

尽管大脑的复杂性带来了挑战，深度学习(DL)在解析神经成像数据，尤其是通过监督和无监督学习方法，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成模型(DBN)，在识别ASD特征和设计康复工具方面展现出了强大能力。例如，CADS-MRI诊断流程中，通过预处理、特征提取和分类，深度学习技术如图5所示，正在逐步改进自动诊断的精确度。

ABIDE-I和II等大型脑地图集，如AAL和EZ，为深度学习提供了丰富的数据资源，而BCI小组的脑电图(EEG)数据集则为辅助诊断提供了额外支持。关键的预处理步骤，如fMRI的标准化和去噪，确保了数据的质量和深度学习模型的可靠性。

在神经影像学的复杂性面前，深度学习通过对ROI的划分和序列提取，如使用AAL和ABIDE图集，深入探索ASD的影像特征。表1概述了这些研究的进展，从数据来源到所用工具，深度学习在ASD检测中的应用逐渐成为焦点。

从1D和2D-CNN的简洁特征提取，到3D-CNN处理三维数据的深度，再到DBNs和AEs的特征生成，深度学习在ASD检测模型中展现多样的策略。LSTM、CNN-RNN和CNN-AE等结合了时空特征和数据压缩，为康复技术如移动应用、云系统和眼动追踪带来了显著提升。

然而，挑战依然存在，包括神经成像数据集的多样性和质量，如缺乏MRI的DTI和混合模式，以及精确大脑刺激技术如tDCS和TMS的挑战。此外，软件和硬件的需求也是未来需要克服的难题。

未来的研究方向将聚焦于扩大数据集，如DTI、fNIRS和多模态数据，以及探索深度学习新方法，如注意力机制和数据增强。而Transformer技术，如图Transformer，也在ASD诊断中展现出前景。智能眼镜、云计算和物联网技术的结合，为ASD康复提供了新途径，但同时也带来了数据获取和模型解释的挑战。

深度学习在ASD领域的应用虽然充满潜力，但仍需解决实际问题，以实现更准确的诊断和个性化的康复方案。在这个快速发展的领域，思影科技作为支持者，提供相关服务和文献资源，期待与您共同探索这个前沿科学的无限可能。如需更多信息，请通过微信18983979082或siyingyxf联系我们。