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摘要。开发能够可靠地在生命早期检测自闭症（ASD）的数字生物标记物具有挑战性，因为自闭症的表现形式多种多样，并且需要在体检期间进行常规的简单测量。脑电图，俗称EEG，是一种电生理监测方法，已被探索为监测非典型脑功能的潜在临床工具。从12至15个月大开始，一直持续到36个月大，共收集了101名婴儿的EEG测量数据。与文献中分析EEG信号的先前研究不同，我们的方法将EEG视为图像，使用适当的信号变换来保留EEG信号的空间位置以创建RGB图像。它采用残差神经网络来检测非典型脑功能。从12个月大开始，就可以准确预测36个月大时临床诊断结果是否为ASD。这表明，使用端到端深度学习是从脑电图测量中提取有用的数字生物标志物以预测婴儿自闭症的可行方法。
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