XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemASD
使用机器学习识别儿童自闭症谱系障碍诊断的神经解剖学和行为特征
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，可以引起明显的社会，沟通和行为挑战。对ASD的诊断很复杂，迫切需要识别与ASD相关的生物标志物和功能，以帮助自动化诊断并开发预测性ASD模型。本研究采用了一种新型的进化算法，即连接子句进化算法（CCEA），以选择具有和没有ASD的个体的个体最重要的特征，并且能够容纳具有少量样品具有大量特征测量值的数据集。数据集是独一无二的，包括从7到14岁的28名儿童进行的行为和神经膜的测量。所鉴定的潜在生物标志物候选物包括大脑体积，面积，皮质厚度和平均曲率在扣带回皮质，额叶皮层和颞顶结周围的特定区域中，以及与心理理论相关的行为特征。使用单独的机器学习分类器（即k-nearest邻居算法）来验证CCEA特征选择和用于ASD预测。研究结果表明，机器学习工具如何有助于改善ASD的诊断和预测模型。
法案分析和财政影响声明
患有ASD的人可能会与神经典型的个体行为，交流，互动和学习不同。但是，通常没有区分它们的外部物理特征。患有ASD的人的能力可能会差异很大。例如，有些患有ASD的人可能具有先进的对话技能，而另一些人则是非语言的。有些人需要大量的每日支持，而另一些人则独立生活和工作。2 ASD在3岁之前开始，尽管症状可能会随着时间的流逝而改变，但可以在整个人的生活中持续下去。一些孩子早在12个月内就会出现迹象，而另一些孩子通常会发展到18到24个月，然后停止获得新技能，甚至失去以前获得的技能。3作为一个人的ASD过渡到青春期和成年的个人，他们可能在发展和维持友谊，与同龄人和成年人交流，或了解学校或工作中期望什么行为方面面临挑战。ASD的4个严重程度
自闭症谱系障碍的新兴治疗和疗法：叙事评论
自闭症谱系障碍（ASD）的患病率在过去十年中有所增加。在这方面，许多新兴疗法被描述为ASD疗法。尽管ASD无法治愈，但是有几种可用的管理选项可以帮助减轻症状严重程度。ASD是高度可变的，因此，标准治疗方案和研究具有挑战性。这些疗法中的许多疗法还解决了ASD患者风险增加的合并症。这些并发诊断可以包括精神病和神经系统疾病，包括注意力缺陷和多动障碍，焦虑症和癫痫，以及胃肠道症状，例如慢性便秘和腹泻。广泛的ASD相关疾病的广泛清单和常规处方药物对ASD患者的不利影响都会影响症状。在考虑其他药物治疗或互补疗法时，请务必牢记这些潜在的相互作用。本综述介绍了涉及新型药理治疗的当前文献，例如催产素，bumetanide，乙酰胆碱酯酶抑制剂和美金素。它还讨论了其他疗法，例如饮食干预，针灸，音乐疗法，褪黑激素，以及使用技术来帮助教育。值得注意的是，其中一些疗法需要进行更多的长期研究，以确定该患者人群中特定ASD组的功效。
过敏/过敏反应护理计划
我要求为我的孩子提供所选药物和本计划中列出的过敏/过敏反应方案。我将提供在校护理所需的药物或用品。我理解，在没有护士的情况下，其他受过培训的安克雷奇学区 (“ASD”) 人员可能会管理此药物。安克雷奇学区 (“ASD”) 的员工和代理人努力提供符合适当护理标准的治疗，但并非万无一失。我同意免除、辩护、赔偿并使 ASD 免于承担任何因护理风险或结果（可能包括伤害、疾病或死亡）或其管理方式（包括疏忽）造成的责任。如果药物或方案发生变化，我将立即通知 ASD。我允许上述医疗服务提供者和 ASD 在提供我孩子的护理时交换或发布健康信息。我同意护士根据需要与 ASD 工作人员分享健康信息，以保障我孩子的安全并促进学业成功。我理解，任何剩余药物将在学年结束时处理掉，除非我在 ASD 学年日历上注明的最后一天之前领取剩余药物。
自闭症谱系障碍及其在怀孕中的可能起源
摘要：自闭症谱系障碍（ASD）属于神经发育障碍群，并且患病率很高，根据世界卫生卫生组织（WHO）的数据影响100名儿童中的1个。要被诊断为ASD，孩子必须在沟通和社交互动中持续存在缺陷，行为，兴趣或活动的限制和重复模式。div> div> div> div>仍然不确定，其多因素特征，包括与妊娠期相关的特征，在孕产妇暴露于生物学，化学或物理危害的情况下，已经提出了其中一些是作为ASD OUTCOM的原因。由于怀孕需要在产妇二项式之间保持平衡，因此由于这种环境危害而引起的这种平衡的分解可能会导致胎儿神经发育改变，包括ASD。牢固地牢记了这一评论，旨在汇编有关妊娠原因的最新数据，这些数据可能与ASD的发展有关，以帮助卫生专业人员确定风险因素并采取行动，以预防和管理ASD。
异常大脑结构与自闭症谱系障碍儿童的社会和沟通缺陷有关：基于体素的形态计量学分析
摘要：结构性磁共振成像（SMRI）研究表明，ASD患者的大脑结构异常，但是结构变化与社会通知问题之间的关系尚不清楚。本研究旨在通过基于体素的形态计量学（VBM）探索ASD儿童大脑中临床功能障碍的结构机制。筛选自闭症脑成像数据交换（Abide）数据库的T1结构图像后，有98名8-12岁儿童患有ASD的儿童与105名8-12岁儿童匹配典型发育（TD）。首先，本研究比较了两组之间的灰质体积（GMV）差异。然后，这项研究评估了ASD儿童中GMV与自闭症诊断观察计划（ADO）的通信和社交互动的小计分数之间的关系。研究发现，ASD中的异常大脑结构包括中脑，蓬蒂因，双侧海马，左parahampocampal回，左颞颞回，左颞叶，左右圆极，左中颞回和左上胸部上流回。此外，在ASD儿童中，ADO上的通信和社交互动的小计分数仅与左海马中的GMV显着相关，左海马，剩下的颞上回和左中间颞回。总而言之，ASD儿童的灰质结构异常，ASD儿童的临床功能障碍与特定区域的结构异常有关。
法案分析和财政影响声明
患有ASD的人可能会与神经典型的个体行为，交流，互动和学习不同。但是，通常没有区分它们的外部物理特征。患有ASD的人的能力可能会差异很大。例如，有些患有ASD的人可能具有先进的对话技能，而另一些人则是非语言的。有些人需要大量的每日支持，而另一些人则独立生活和工作。2 ASD在3岁之前开始，尽管症状可能会随着时间的流逝而改变，但可以在整个人的生活中持续下去。一些孩子早在12个月内就会出现迹象，而另一些孩子通常会发展到18到24个月，然后停止获得新技能，甚至失去以前获得的技能。3作为一个人的ASD过渡到青春期和成年的个人，他们可能在发展和维持友谊，与同龄人和成年人交流，或了解学校或工作中期望什么行为方面面临挑战。ASD的4个严重程度
法案分析和财政影响声明
患有ASD的人可能会与神经典型的个体行为，交流，互动和学习不同。但是，通常没有区分它们的外部物理特征。患有ASD的人的能力可能会差异很大。例如，有些患有ASD的人可能具有先进的对话技能，而另一些人则是非语言的。有些人需要大量的每日支持，而另一些人则独立生活和工作。2 ASD在3岁之前开始，尽管症状可能会随着时间的流逝而改变，但可以在整个人的生活中持续下去。一些孩子早在12个月内就会出现迹象，而另一些孩子通常会发展到18到24个月，然后停止获得新技能，甚至失去以前获得的技能。3作为一个人的ASD过渡到青春期和成年的个人，他们可能在发展和维持友谊，与同龄人和成年人交流，或了解学校或工作中期望什么行为方面面临挑战。ASD的4个严重程度
大脑连接组学和行为研究
摘要背景：自闭症谱系障碍 (ASD) 的异质性阻碍了生物标志物的开发，从而推动了亚型划分工作。大多数亚型划分研究将患有 ASD 的个体分为不重叠的 (分类) 亚组。然而，ASD 的持续个体间变异表明需要采用维度方法。方法：采用贝叶斯模型将患有 ASD 的个体的静息状态功能连接 (RSFC) 分解为多个异常 RSFC 模式，即分类亚型，以下称为“因素”。重要的是，该模型允许每个个体以不同程度表达一个或多个因素 (维度亚型划分)。该模型应用于来自两个多站点存储库的 306 名患有 ASD 的个体 (5.2 – 57 岁)。事后分析将因素与症状和人口统计学联系起来。结果：分析得出三个因素，具有可分离的全脑低 RSFC 和高 RSFC 模式。大多数参与者表达了多个（分类）因素，表明个体内存在多种亚型。所有因素都具有涉及默认模式网络的异常 RSFC，但不同因素之间的方向性（RSFC 过低或过高）不同。因素 1 与核心 ASD 症状有关。因素 1 和 2 与不同的合并症症状有关。年龄较大的男性参与者优先表达因素 3。这些因素在控制分析中表现稳健，与智商或头部运动无关。结论：至少存在三个具有可分离的全脑 RSFC 模式、行为和人口统计学特征的 ASD 因素。因素间异质性默认模式网络 RSFC 过低和过高可能解释了先前报告的不一致。这些因素区分了核心 ASD 和合并症症状——这是 ASD 中一个不太受重视的异质性领域。这些因素在不同程度的 ASD 患者中共同表达，从而协调了 ASD 异质性的分类和维度视角。