Målet med denna studie var att tillämpa djupinlärningsalgoritmer för att identifiera autismspektrumsjukdom (ASD) patienter från stora hjärnbildsdataset, baserat enbart på patienternas hjärnaktiveringsmönster. Vi undersökte ASD-patienters hjärntomografidata från en världsomfattande databas som kallas ABIDE (Autism Brain Imaging Data Exchange). ASD är en hjärnbaserad störning som kännetecknas av sociala brister och repetitiva beteenden. Enligt de senaste uppgifterna från Centers for Disease Control påverkar ASD ett av 68 barn i Förenta staterna. Vi undersökte mönster av funktionell konnektivitet som objektivt identifierade ASD-deltagare från funktionella hjärnavbildningsdata, och försökte avtäcka de neurala mönster som uppstod från klassificeringen. Resultaten förbättrade state-of-the-art genom att uppnå 70% noggrannhet i identifieringen av ASD kontra kontroll patienter i datauppsättningen. De mönster som framträdde ur klassificeringen visar en antikorrelation av hjärnfunktionen mellan främre och bakre delar av hjärnan; antikorrelationen bekräftar aktuella empiriska belägg för främre och bakre störning i hjärnans konnektivitet i ASD. Vi presenterar resultaten och identifierar de områden i hjärnan som bidrog mest till att skilja ASD från normalt utveckla kontroller enligt vår djupt lärande modell.
Baserat på mönster av funktionell hjärna konnektivitet, Heinsfeld et al. används denoiserande auto-encoder för att klassificera och avtäcka neurala mönster av ASD REF.
Identification of autism spectrum disorder using deep learning and the ABIDE dataset