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摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种与社会和舌障中障碍有关的神经发育障碍。当前的诊断金标准是自闭症诊断观察表（ADO）以及专家临床判断。自闭症的实际原因仍然未知。早期ASD诊断对于执行个性化治疗计划至关重要，并可能导致显着增强。机器学习技术，尤其是深度学习，已被广泛地纳入了开发客观的计算机辅助技术以诊断出使用脑成像方式来诊断自闭症的技术。基于任务的功能磁共振成像（TFMRI）是一种大脑成像方式，它揭示了大脑对不同实验的功能活性，以研究脑疾病或疾病的影响。本研究对研究的研究进行了全面的综述，该研究在基于TFMRI的诊断ASD中部署了传统的机器学习和深度学习技术。分类结果表明，TFMRI拥有早期的自闭症生物标志物，并建议未来的研究建立多模式研究，将TFMRI与结构，功能，临床和GNOMIC数据与参与受试者数量更高。
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