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摘要 — 神经系统疾病（例如自闭症谱系障碍 (ASD)）的患病率日益上升，由于其症状多样，需要早期干预，尤其是在幼儿中，因此需要强大的计算机辅助诊断 (CAD)。缺乏基准神经影像学诊断为研究与 ASD 相关的大脑解剖结构和神经模式的转变铺平了道路。现有的 CAD 利用来自自闭症大脑成像数据交换 (ABIDE) 存储库的大规模基线数据集来提高诊断性能，但多站点数据的参与也会放大阻碍获得满意结果的变异性和异质性。为了解决这个问题，我们提出了一种深度多模态神经影像学框架 (DeepMNF)，该框架采用功能性磁共振成像 (fMRI) 和结构磁共振成像 (sMRI)，通过利用二维时间序列数据和三维图像来整合跨模态时空信息。目的是融合互补信息，以增加群体差异和同质性。据我们所知，我们的 DeepMNF 实现了比 ABIDE-𝟏 存储库中涉及所有可用筛选站点的数据集的最佳报告结果更好的验证性能。在这项工作中，我们还展示了单个模型中研究的模态的性能以及它们可能的组合，以开发多模态框架。
DeepMNF：用于……的深度多模态神经成像框架
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