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摘要：自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育障碍，其特征是感觉敏感性，例如对声音、气味或触摸的异常反应。传统的自闭症筛查方法通常成本高昂且耗时。随着人工智能的进步，自闭症的早期预测变得更加可行。该项目专注于使用深度学习技术来提高自闭症的早期发现。具体来说，我们采用以高效和准确著称的 Mobile Net 算法来构建和评估预测模型。Mobile Net 能够以减少的计算资源处理复杂模式，使其成为这项任务的合适选择，有可能增强早期诊断和干预策略。 关键词：自闭症谱系障碍 (ASD)、机器学习、深度学习、MobileNet、Svm、CNN 1. 简介 自闭症或自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种影响一个人如何感知世界和与他人互动的发育障碍。自闭症之所以被称为“谱系”，是因为它包括一系列以社交技能、重复行为、言语和非言语交流方面的挑战为特征的疾病。每个自闭症患者的经历都不同，严重程度也各不相同。自闭症是一种影响大脑功能的神经发育障碍。它可以发生在任何年龄，但通常发生在儿童时期；大多数 2 或 3 岁的儿童患自闭症的几率更大[1]。它是遗传和环境因素共同作用的结果。自闭症不是一种疾病，而是一种神经系统疾病，患儿无法集中注意力、思考、学习、专注和解决问题。他们很难通过面部表情或手势来解释事物。患有自闭症的孩子面临各种挑战，例如 1. 注意力不集中 2. 一遍又一遍地重复同一个词 3. 不像同龄的正常孩子那样与其他人互动/避免互动 4. 无法理解手势、面部表情 5. 对感觉、触觉、嗅觉或言语非常敏感。 6. 声音音调和身体姿势异常 7. 他们兴趣有限
自闭症谱系障碍检测的深度分析......
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