fMRIデータを使用したASDの予測の最適化
このブログ記事では、自閉症スペクトラム障害(ASD)に関連する2つの最新研究を紹介しています。1つ目の研究は、自閉症のリスクが高い兄弟を対象に、14ヶ月および24ヶ月時点でのQ-CHATおよびADOS-2の予測的有効性を調査したものです。結果として、これらのツールは自閉症リスクの早期発見に役立つが、単独での診断には感度や陽 性的中率が不十分であることが示されました。2つ目の研究では、Neuro Connectという新しいアプローチが提案され、データ駆動技術とBiGRU分類を組み合わせて、fMRIデータを使ってASDの予測精度を向上させています。また、Horse Herd Algorithm(HHA)という新しい最適化手法を使用し、最終的に99.5%の予測精度を達成しました。