Machine Learning Methods for Diagnosing Autism Spectrum Disorder and Attention- Deficit/Hyperactivity Disorder Using Functional and Structural MRI: A Survey.

Machine Learning Methods for Diagnosing Autism Spectrum Disorder and Attention- Deficit/Hyperactivity Disorder Using Functional and Structural MRI: A Survey.
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使用功能和结构 MRI 诊断自闭症谱系障碍和注意力缺陷/多动障碍的机器学习方法:一项调查。

DOI:
10.3389/fninf.2020.575999
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发表时间:
2020
影响因子:
3.5
通讯作者:
Saeed F
Saeed F
中科院分区:
医学3区
文献类型:
--
作者:
Eslami T;Almuqhim F;Raiker JS;Saeed F

文献摘要

参考文献

被引文献

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在这里,我们总结了用于诊断自闭症谱系障碍(ASD)和注意力缺陷/多动障碍(ADHD)的机器学习模型的最新进展。我们概述并描述了适合解决该领域研究问题的机器学习(尤其是深度学习)技术、可用方法的陷阱以及该领域的未来方向。我们设想未来可以使用 MRI 等成像技术和机器学习模型完成自闭症谱系障碍 (ASD)、多动症 (ADHD) 和其他精神障碍的诊断并进行量化。
Here we summarize recent progress in machine learning model for diagnosis of Autism Spectrum Disorder (ASD) and Attention-deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD). We outline and describe the machine-learning, especially deep-learning, techniques that are suitable for addressing research questions in this domain, pitfalls of the available methods, as well as future directions for the field. We envision a future where the diagnosis of ASD, ADHD, and other mental disorders is accomplished, and quantified using imaging techniques, such as MRI, and machine-learning models.
DOI: 10.3389/fnsys.2012.00066
发表时间: 2012
影响因子: 3
作者:
Chang CW;Ho CC;Chen JH
通讯作者: Chen JH
DOI: 10.1186/s12868-017-0373-0
发表时间: 2017-07-11
期刊: BMC neuroscience
影响因子: 2.4
作者:
Chaddad A;Desrosiers C;Hassan L;Tanougast C
通讯作者: Tanougast C
DOI: 10.3389/fninf.2017.00069
发表时间: 2018-01-04
影响因子: 3.5
作者:
Benureau, Fabien C. Y.;Rougier, Nicolas P.
通讯作者: Rougier, Nicolas P.
DOI: 10.1037/a0026582
发表时间: 2012-02-01
影响因子: 5.9
作者:
Bruchmueller, Katrin;Margraf, Juergen;Schneider, Silvia
通讯作者: Schneider, Silvia
DOI: 10.3389/fnsys.2012.00063
发表时间: 2012
影响因子: 3
作者:
Dai D;Wang J;Hua J;He H
通讯作者: He H