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ASD中大脑结构的早期差异可能是指导诊断的信息标记，但仅凭
•50名儿童患有自闭症谱系障碍（ASD），但诊断的等待时间超过1-3岁•与典型的ASD 2-5岁儿童相比，与典型的儿童（TD）儿童相比，磁共振成像（MRI）可以检测到大脑结构，连接和活动的差异（I.E.xgboost）可以分析图像（即MRI）并从复杂数据中确定模式以做出明智的预测•很少有研究开发了使用MRI
简要探讨人类大脑图谱的选择对 ASD 分类模型性能的影响
本研究使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据研究了脑图谱选择对自闭症谱系障碍 (ASD) 模型分类准确性的影响。脑图谱（例如 AAL、CC200、哈佛-牛津和 Yeo 7/17）用于定义 fMRI 分析的感兴趣区域 (ROI)，在帮助研究人员研究 ASD 患者的连接模式和神经动态方面发挥着至关重要的作用。通过系统回顾，我们检查了不同图谱在各种机器学习和深度学习框架中对 ASD 分类的表现。结果表明，图谱选择显著影响分类准确性，较密集的图谱（例如 CC400）提供更高的粒度，而较粗的图谱（例如 AAL）提供计算效率。此外，我们讨论了结合多个图谱以增强特征提取的动态，并探索了在不同数据集中选择图谱的含义。我们的研究结果强调了标准化图谱选择方法的必要性，并强调了未来的研究方向，包括整合新的图谱、先进的数据增强技术和端到端深度学习模型。这项研究为优化基于 fMRI 的 ASD 诊断提供了宝贵的见解，并强调了解释图谱特定特征对于更好地理解 ASD 中的大脑连接的重要性。
调节肠道微生物组和自闭症的症状，补充了生物反应修饰符：一种随机，双盲，安慰剂对照的试点研究
摘要：自闭症和自闭症谱系障碍（ASD）的病因和机制尚未完全了解。目前尚无对ASD提供核心症状的显着改善的治疗方法。最近的研究表明，ASD与肠道营养不良有关，表明ASD儿童的肠道微生物群的调节可能会减少ASD症状的表现。这项试验研究的目的（前瞻性随机，双盲，安慰剂控制）是评估生物反应修饰剂少年在调节ASD儿童的微生物组中的疗效，尤其是幼虫是否能够减轻ASD的症状。总共包括20名ASD儿童和12名神经型儿童。补充ASD儿童持续了三个月。确认少年对肠道微生物组的影响，从所有儿童中收集了粪便样品，并分析了微生物组的组成。这项试验研究表明，ASD儿童的肠道微生物组与健康对照组有显着差异，并通过补充少年的补充向更神经型的微生物组转化，该微生物组正阳性地调节儿童的自闭症症状。
通过ASD中的模仿学习熟练运动
抽象酸沉积是森林生态系统中的主要生物地球化学驱动因素，但是长期变化沉积对森林生产率的影响尚不清楚。使用树环和森林库存数据的组合，我们检查了树木的生长和气候敏感性，以响应26年的全水 - 硫酸铵（（NH 4）2 SO 4）在Fernow实验森林（美国西弗吉尼亚州）的添加。线性混合效应模型揭示了对治疗和氢化气候变量的物种针对性的反应。在控制环境协变量时，北红橡树（Quercus rubra），红枫（Acer Rubrum）和Tulip Poplar（Liriodendron Tulipifera）在对照球员中没有与对照的人类相比，在对照球员的陪同下，在对照球员的情况下，较大的是40％，52％，52％和42％）。茎的生长通常与生长季节水的可利用性和春季温度呈正相关，并与蒸气压的负相关。在对照流域中，北部红橡木，红枫木和郁金香杨树生长对水的供应量更大，这表明酸性处理改变了树木对气候的反应。结果表明，慢性酸沉积可能会降低森林的生长和气候敏感性，对森林碳和在受沉积影响的区域中的水循环产生显着意义。
缺乏与前额叶皮层和小脑的关联，可能与ASD
自闭症谱系障碍（ASD）已被广泛认为是一种复杂的神经发育障碍，其特征是在生命早期开始出现的社会效力和沟通词。虽然ASD的神经机制仍然难以捉摸，但来自磁共振成像（MRI）研究的一致且鲁棒的发现表明，ASD个体中脑结构的非典型和动态神经发育轨迹，即早期的大脑早期生长和较慢的大脑发育较晚（1-4）。实际上，在横断面（5-9）和纵向研究（10）中，来自多个独立样本的发现，支持了2-6岁ASD年龄2至6岁的幼儿的早期大脑过度生长理论。此外，许多研究表明，ASD儿童的早期大脑过度生长异常，大脑区域范围广泛。一项荟萃分析报告说，右角回，右下角的颞下回（ITG），左上和中额回，左侧和左前回，左下角，左下角和左下胸部回去（11），ASD患有明显的灰质（GM）体积显着增加（GM）体积。另一项荟萃分析报告说，双侧梭形回，右扣带回和岛的GM体积增加，患有ASD的儿童和青少年（12）。最近对一群ASD 3-7岁儿童的一项研究发现，左颞回和左中心回和左中心回的GM体积较大（8）。但是，与对照组相比，一些研究发现ASD的幼儿的总脑部或区域脑体积没有差异（13-16）。例如，Retico等人的研究。Wang等。Wang等。这些差异可能是由于样本大小，年龄范围和人群的不同，因此仍然需要进一步的研究来阐明ASD幼儿的基本神经解剖学基础。有人提出，ASD是一种产前多阶段的多阶段多疾病，始于第一个孕期，在第二和第三个三个阶段以及产后阶段（17，18）继续进行，因此从一开始就导致语言和社会能力的非典型轨迹。的确，与典型发展的（TD）幼儿和ASD儿童相比，语言结果较差的ASD儿童具有非典型的皮质模式，这可以在生命的第一年中识别出来（19）。还发现早期语言和社会定义的神经相关性与语言相关区域之间的异常杂膜间功能连通性有关（20），语言区域的神经激活减少（21 - 23）以及默认模式网络和视觉网络之间的异常连接模式（24，24，25）。尽管证据仍然有限，但一些研究检查了ASD幼儿非典型大脑结构的行为相关性。（16）鉴定出双侧上额回，双侧上颞回和双侧前后的GM体积增加，但是这些GM体积变化与ASD症状的严重程度并不相关。（8）研究了ASD患有ASD的幼儿的大脑结构改变与核心症状之间的关系，但没有发现改变大脑区域的GM体积与ASD症状的严重程度之间的任何显着相关性。使用变化的大脑区域作为种子区域进行功能连通性分析时，连通性程度
通道和特征识别：综述以及基于机器学习的大规模特征提取模型，用于情绪和自闭症分类
自闭症谱系障碍 (ASD) 的特征是社交和认知技能受损、情绪障碍、焦虑和抑郁。传统的 ASD 诊断过程冗长，迫切需要早期进行有意义的干预。最近，不同的研究提出了通过使用深度神经网络 (DNN) 和机器学习算法进行情绪预测来进行 ASD 诊断和干预的潜力。然而，这些系统缺乏通过多个基准数据集进行广泛的大规模特征提取 (LSFE) 分析。需要进行 LSFE 分析来识别和利用最相关的特征和通道进行情绪识别和 ASD 预测。考虑到这些挑战，我们首次分析和评估了一个广泛的特征集，以使用 LSFE 和特征选择算法 (FSA) 选择最佳特征。使用不同的最佳情况 FSA 确定了一组最多八个最合适的通道。还确定了通道和特征的主体重要性。所提出的方法使用线性支持向量机 (LSVM) 分类器进行情绪预测时，最佳准确率、精确率和召回率分别为 95%、92% 和 90%。它还为 ASD 分类提供了 100% 的最佳准确率、精确率和召回率。这项工作利用了文献中迄今为止报告的最大数量的基准数据集 (5) 和主题 (99) 进行验证。本文提出和使用的 LSVM 分类算法的复杂度明显低于最近 ASD 和情绪预测系统中使用的 DNN、卷积神经网络 (CNN)、朴素贝叶斯和动态图 CNN。
ASD-SAENet：一种使用 fMRI 数据检测自闭症谱系障碍 (ASD) 的稀疏自动编码器和深度神经网络模型
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种异质性神经发育障碍，其特征是沟通障碍和社交互动有限。目前的临床方法完全基于对症状的行为观察，对自闭症背后的神经机制了解甚少，因此有必要确定新的生物标记，以帮助研究大脑的发育和功能，并可以准确和早期地检测出自闭症。在本文中，我们开发了一种名为 ASD-SAENet 的深度学习模型，用于使用 fMRI 数据将自闭症患者与典型的对照受试者进行分类。我们设计并实施了一个稀疏自动编码器 (SAE)，以优化可用于分类的特征提取。然后将这些特征输入到深度神经网络 (DNN) 中，从而对更容易患自闭症的 fMRI 脑部扫描进行更好的分类。我们提出的模型经过训练，可以优化分类器，同时根据重建数据误差和分类器误差改进提取的特征。我们使用从 17 个不同研究中心收集的公开的自闭症脑成像数据交换 (ABIDE) 数据集评估了我们提出的深度学习模型，该数据集包括 1,035 多名受试者。我们广泛的实验表明，与其他方法相比，ASD-SAENet 对整个数据集表现出相当的准确度 (70.8%) 和更高的特异性 (79.1%)。此外，我们的实验在 17 个成像中心中的 12 个中心表现出比其他最先进的方法更好的结果，在不同的数据采集站点和协议中表现出更高的通用性。实施的代码可在我们实验室的 GitHub 门户上找到：https://github.com/pcdslab/ASD-SAENet。
授予MCARE的赠款报告：低收入和中等收入国家（LMIC）的自闭症儿童（ASD）的基于移动的护理
被广泛认为不小于1％。在过去的50年中，自闭症谱系障碍（ASD）的全球占主导地位已扩大20至30倍。孟加拉国与其他低收入和中等收入国家（LMIC）的方式与众不同，在养育ASD的儿童和当前可用的从业者家庭护理机制的家庭需求之间遇到了巨大的差距。我们工作的目的是开发一个动态系统，通过一个名为McAre的移动应用程序来改善LMIC中ASD儿童的护理。该系统还用于基于证据的决策。mcare是通过考虑护理系统中的三个主要问题来开发的：（i）LMIC的金融危机限制了与ASD儿童进入护理中心的访问，（ii）护理中心中可用的护理从业人员的数量较少，（iii）患者拜访期间行为变化的纵向数据的可用性有限。Mcare是根据社会文化和现有的护理过程规范开发的，一年多了，由8位精神卫生专业人员（MHP）（MHP）和300名儿童护理人员使用了一年多。CCWASD使用MCARE（MCARE-APP/MCARE-SMS版本）定期提供自定义的行为和发展进度参数，该参数由MHP为孩子选择。，另一方面，MHP使用了基于Web的数据可视化平台，称为MCARE-DMP（数据管理平台）来收集和比较提交的数据并支持证据 -
Hidir Selcuk Nogay和Hojjat Adeli*用于诊断自闭症谱系障碍（ASD）的机器学习（ML）
摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育无法治愈的疾病，在生命的早期遇到了较长的诊断时期。如果早期被诊断出，则可以通过尽早开始特殊教育来减少这种疾病的负面影响。机器学习（ML）是一种越来越普遍的技术，可以应用于ASD的早期诊断。本研究的目的是根据（a）基于（a）结构磁共振图像（MRI），（b）功能性MRI和（c）混合成像技术在过去十年中检查并提供对ML研究的全面最新综述。与参与者大量参与者的研究准确性相比，与参与者更少的人得出的结论是，需要进一步的大规模研究。对参与者年龄的检查表明，在年龄段的年龄范围内，自动诊断的自动诊断的准确性较高。mL技术预计将在未来几年对ASD的早期和快速诊断产生显着贡献，并在不久的将来为临床医生提供。本评论旨在促进这一点。
不同疾病的皮层下脑容量、区域皮层厚度和皮层表面积：ENIGMA ADHD、ASD 和 OCD 工作研究的发现
Boedhoe，PSW，Van Rooij，D.，Hoogman，M.，Twisk，JWR，Schmaal，L.，Abe，Y.，Alonso，P.，Ameis，SH，Anikin，A. S.，Baur-streubel，R.，Behrmann，M.，Bellgrove，MA，Benedetti，F.，Beucke，J.C.，Biederman，J.，Bollettini，I.，Bose，A.，Bralten，J.，Bralten，J.，Bramati，Bramati ，FX，Cercignani，M.，Chaim-Avancini，T.M.，Chantiluke，K.C。，Cheng，Y. D.，Deruelle，C.，Di Martino，A.，Dinstein，I.，Doyle，A.E.，Durston，S.，Earl，E.A. 。