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自闭症谱系障碍 (ASD) 极难识别，尤其是在儿童中。科学家进行的精神诊断过程仅仅取决于症状的行为观察 (DSM-5/ICD-10)，这可能会导致错误的诊断。一种名为 ASD-DiagNet 的结构用于在 fMRI 数据的帮助下从健康受试者中对患有 ASD 的受试者进行分类。Eslami 等人 [10] 开发了一种学习方法，使用单层感知器 (SLP) 和自动编码器来提高提取特征的质量。实施数据增强策略以生成训练机器学习模型所需的合成数据集。在由自闭症脑成像数据交换提供的社区数据集上测试了预计的方法。算法的执行时间也得到了减少。测试时仅考虑少量样本（27 个样本的 CMU）。
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