<span id="zxgpa"><output id="zxgpa"><nav id="zxgpa"></nav></output></span>
        1. ?

          人工智能可從嬰兒大腦圖像中發現自閉癥征兆

          作者 : 電子商務

          日期 : 2020-08-01 07:51

          美國科研人員利用人工智能算法對名至個月大的嬰兒的大腦圖像進行分析,發現了其中的自閉癥征兆。美國波士頓的科學家們使用“低成本、非侵入式”腦電圖開發了一種解讀腦電圖數據的算法,能在腦電圖信號中尋找模式,并利用這些模式進行預測或排除一個嬰兒患有自閉癥譜系障礙的可能性。在一個… 美國科研人員利用人工智能算法對名至個月大的嬰兒的大腦圖像進行分析,發現了其中的自閉癥征兆。 美國波士頓的科學家們使用“低成本、非侵入式”腦電圖開發了一種解讀腦電圖數據的算法,能在腦電圖信號中尋找模式,并利用這些模式進行預測或排除一個嬰兒患有自閉癥譜系障礙的可能性。在一個由名嬰兒組成的樣本案例中,該算法對個月大的嬰兒預測自閉癥譜系障礙的準確率幾乎達到。該算法還被用來預測該疾病的嚴重程度。 由于自閉癥譜系障礙的復雜性,任何年齡段的自閉癥診斷都相當困難。通常情況下,在嬰兒兩歲左右,癥狀就會顯現出來,而這個年齡段對孩子的社交和溝通起著重要作用。為此,波士頓兒童醫院、波士頓大學和舊金山大學的認知神經科學實驗室的醫生和計算科學家們研究了來自嬰兒兄弟姐妹項目的數據,該項目現在被稱為嬰兒篩查項目。 該項目是波士頓兒童醫院和波士頓大學之間的合作項目,目的是規劃早期發展,并鑒別那些有自閉癥和或語言和溝通障礙風險的嬰兒。為了研究這些數據,舊金山大學的健康信息學和臨床心理學副教授W博士在過去的十年里一直致力于對腦電圖信號進行解讀。的研究表明,即使是出現“正?!钡哪X電圖,也包含了“深層”數據,這些數據揭示了大腦功能、連接模式和結構的秘密,而這是人類醫生所不能看到的。 在嬰兒篩查項目中,博士從名被認為患有自閉癥高風險的嬰兒中獲取他們的腦電圖數據,這些嬰兒的哥哥或姐姐已經有了自閉癥診斷,此外,數據來源還有個低風險兒童,他們的兄弟姐妹沒有受該疾病影響。當嬰兒、、、、、和個月大時,嬰兒坐在媽媽的大腿上,頭皮上被安裝一個內置個傳感器的網,以此獲取他們的腦電圖數據。所有嬰兒都接受了自閉癥診斷觀察計劃的行為評估。 的算法分析了腦電圖的種頻率(高γ波、γ波、β波、α波、θ波、δ波),以測量每個嬰兒大腦連接方式和處理信息方式的的差異。在以上的病例中,該算法預測自閉癥的臨床診斷為“高特異性、敏感性和陽性預測值”。稱這樣的結果“令人震驚”。 嬰兒在個月到個月大時,預測準確率幾乎為,而且研究小組還能夠預測自閉癥的嚴重程度,就像用自閉癥診斷觀察量表()的校準嚴重程度評分來表示,嬰兒在個月大的時候該預測也有“相當高的可靠性”。 波士頓兒童醫院認知神經科學實驗室主任、這項研究的作者之一博士稱,腦電圖是一種低成本、非侵入式、相對容易的用于嬰兒健康檢查的方法。它在預測孩子是否會患上自閉癥上的可靠性提高了盡早(在明顯的行為癥狀出現之前)干預的可能性。這可能會帶來更好的結果,甚至可能會阻止一些與自閉癥相關的行為。 認為,在大腦活動的多個方面,腦電圖信號復雜性存在早期差異,這與自閉癥是在大腦早期發育過程中開始的一種障礙,但它可以采取不同的途徑呈現的觀點相符合。這項研究已發表在《科學報告》雜志上。


          国产区女主播在线观看