人工智能在功能磁共振成像数据中的自闭症研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2023年第22期北京时间：

作者：顾剑, 钱育蓉, 王兰兰, 胡月, 陈嘉颖, 冷洪勇, 马梦楠

单位：1.新疆大学 软件学院，乌鲁木齐 830091；2.新疆大学 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室，乌鲁木齐 830046 ；3.新疆大学 软件工程重点实验室，乌鲁木齐 830000 ；4.中南大学 计算机学院，长沙 410083；5.北京理工大学 计算机学院，北京 100081

摘要：自闭症谱系障碍是一种严重的精神障碍疾病，多发于儿童时期，影响个体的社交和日常生活。近年来，基于功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）数据的自闭症人工智能诊断成为研究热点。机器学习、深度学习等先进技术已经被用于自闭症的智能辅助诊断研究中，旨在提高诊断的效率、准确性以及探索发病机制。首先介绍了自闭症智能诊断的背景、重要意义和面临的挑战；其次回顾了近5年智能诊断相关技术在自闭症分类识别中的进展，从机器学习和深度学习两方面总结、分析智能诊断不同方法的特点和局限性；最后探讨了自闭症智能诊断亟需解决的问题及未来研究趋势，为自闭症早期诊断和临床应用提供指导和参考。

关键词：人工智能,自闭症谱系障碍,功能磁共振成像,机器学习,深度学习