Exakt identifiering av autismspektrumstörning (ASD) från viloläge funktionell magnetisk resonanstomografi (rsfMRI) är en utmanande uppgift som till stor del beror på heterogeniteten i ASD. Det senaste arbetet har visat bättre klassificering noggrannhet med hjälp av ett återkommande neuralt nätverk med rsfMRI tidsserier som ingångar. Fenotypiska funktioner, som ofta är tillgängliga och sannolikt bär prediktiv information, är dock uteslutna från modellen, och att kombinera sådana data med rsfMRI i det återkommande neurala nätverket är inte en enkel uppgift. I detta dokument presenterar vi flera metoder för att införliva fenotypiska data med rsfMRI i en enda ram för djupt lärande för klassificering av ASD. Vi testar de föreslagna arkitekturerna med hjälp av ett korsvalideringsramverk på den stora, heterogena första kohorten från Autism Brain Imaging Data Exchange. Vår bästa modell uppnådde en noggrannhet på 70,1 % och överträffade tidigare arbete.
Dvornek m.fl. REF, har införlivats fenotypiska data med rsfMR i en enda LSTM-baserad modell för klassificering av ASD och uppnått en noggrannhet på 70,1 %.
Combining phenotypic and resting-state fMRI data for autism classification with recurrent neural networks
{'venue': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'journal': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}