Abstract-autism spektrumstörning (ASD) betraktas som en hjärnsjukdom med globalt störda neuronala nätverk. Även om fMRI-studier har avslöjat onormal funktionell konnektivitet i ASD, har de inte nått samförstånd om de störda mönstren. Här identifierar en djupt lärande-baserad funktion extraktionsmetod multivariat och icke-linjära funktionella konnektivitetsmönster av ASD. Resting-state fMRI data från 972 patienter (465 ASD 507 normala kontroller) förvärvade från Autism Brain Imaging Data Exchange användes. En funktionell konnektivitetsmatris för varje försöksperson skapades med hjälp av 90 fördefinierade hjärnregioner. Som en datadriven funktionsextraktionsmetod utan förkunskaper, såsom försökspersonernas diagnos, sammanfattade variationsstyrd autoencoder (VAE) den funktionella konnektivitetsmatrisen i 2 funktioner. Dessa dragvärden för ASD-patienter jämfördes statistiskt med kontrollvärdena. En funktion var signifikant annorlunda mellan ASD och normala kontroller (p < 1×10-6). De extraherade funktionerna visualiserades av VAE-baserad generator som kan producera virtuella funktionella konnektivitetsmatriser. Den ASD-relaterade funktionen var associerad med frontoparietala anslutningar, sammankopplingar av dorsal medial frontal cortex och corticostrial anslutningar. Den visade också en trend av negativ korrelation med fullskalig IQ. En datadriven funktionsextraktion baserad på djupinlärning skulle kunna identifiera komplexa mönster för funktionell anslutning av ASD. Detta tillvägagångssätt kommer att bidra till att upptäcka komplexa mönster av avvikelser i hjärnans konnektivitet i olika hjärnsjukdomar. Index Terms-autism spektrumstörning, djupinlärning, variationell autoenkoder, funktionell konnektivitet, fMRI
Deep learning-based feature extrahering method har använts av Choi för att identifiera multivariat och icke-linjära funktionella konnektivitetsmönster av ASD med hjälp av DPARSF pipeline data i REF.
Functional connectivity patterns of autism spectrum disorder identified by deep feature learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}