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。
fMRIデータを使用したASDの予測の最適化
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