基于时-频-空域特征表征方法的自闭症儿童诊断

来源：电子测量技术杂志2024年第23期北京时间：

作者：王亚民，潘礼正，闵云霄，石旻弘

单位：常州大学机械与轨道交通学院 常州 213164

摘要：自闭症谱系障碍是一组复杂的神经系统疾病，通常出现在幼儿期，目前，自闭症儿童的诊断主要依赖于行为观察和诊断量表，然而由于儿童的某些行为症状可能不明显，诊断结果往往存在一定的主观性。为了提高自闭症儿童早期诊断辨识的准确性，本文提出一种基于时-频-空三域特征以及改进快速相关滤波算法的诊断方法。首先利用脑电信号中时-频-空特征之间的互补性全面分析脑功能网络。其次，采用改进快速相关滤波算法进行特征优化，筛选出相关但非冗余的特征，最后采用BP-Adaboost分类器辨识诊断。通过实验对比分析发现，该模型效果较为优异，BP-Adaboost分类器具有较高的辨识精度，平均诊断准确率达到98.72%，该模型可用作辅助神经科医生诊断自闭症的辅助工具。

关键词：自闭症;脑连接性;特征优化;模式识别

基金资助：江苏省研究生科研创新计划项目(SJCX22_1408)、江苏省研究生科研创新计划项目（KYCX23_3095）资助