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摘要：自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种脑部疾病，其特征是在儿童早期出现各种体征和症状。ASD 还与受影响个体的沟通障碍和重复行为有关。已经开发了各种 ASD 检测方法，包括神经影像学模式和心理测试。在这些方法中，磁共振成像 (MRI) 成像模式对医生至关重要。临床医生依靠 MRI 模式准确诊断 ASD。MRI 模式是非侵入性方法，包括功能性 (fMRI) 和结构性 (sMRI) 神经影像学方法。然而，对于专家来说，使用 fMRI 和 sMRI 诊断 ASD 通常费力且耗时；因此，已经开发了几种基于人工智能 (AI) 的计算机辅助设计系统 (CADS) 来协助专科医生。传统的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 是用于诊断 ASD 的最流行的 AI 方案。本研究旨在回顾使用 AI 自动检测 ASD。我们回顾了几种使用 ML 技术开发的 CADS，用于使用 MRI 模式自动诊断 ASD。使用 DL 技术开发 ASD 自动诊断模型的研究非常有限。补充附录提供了使用 DL 开发的研究摘要。然后，详细描述了使用 MRI 和 AI 技术自动诊断 ASD 期间遇到的挑战。此外，还讨论了使用 ML 和 DL 自动诊断 ASD 的研究的图形比较。我们建议未来使用 AI 技术和 MRI 神经成像检测 ASD 的方法。
使用...自动检测自闭症谱系障碍
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