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为患有自闭症的儿童选择教育应用程序
英国爱丁堡大学的一名研究人员 [15] 编制了一份基于 iPad 移动技术的针对自闭症患者的实用软件应用程序目录。美国北达科他大学的一名研究人员在 [16] 中提出了类似的目录轮形式的专用软件分类，以满足自闭症学生的个人教育需求。信息和电信研究所的专家分析了基于 iPad 和 iPhone 的移动技术，以改善自闭症学生的传统教育 [17, 18]。哥伦比亚大学学院的研究人员为自闭症患者开发了专门的培训框架 LeFCA [19, 20]。美国佛罗里达大学 [21, 24] 分析了许多适用于 iPad 设备和安卓操作系统的专用软件。专为患有 RAS 的非语言学生设计的移动应用程序 AutVisComm [25, 26] 可在 iPad、iPhone 和安卓智能手机和平板电脑上运行。
用于多中心 ASD 分类的可逆动态图卷积网络
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种常见的发育障碍，其症状和严重程度差异很大，使得自闭症的诊断成为一项具有挑战性的任务。现有的使用大脑连接特征对自闭症进行分类的深度学习模型由于特征表示能力有限和可解释性不足，在多中心数据上仍然表现不佳。鉴于图卷积网络 (GCN) 在学习大脑连接网络的判别性表示方面表现出色，本文提出了一个可逆动态 GCN 模型来识别自闭症并研究与该疾病相关的连接模式的改变。为了从模型中选择可解释的特征，在整个网络中引入了可逆块，我们能够从网络的输出中重建输入的动态特征。采用连接特征的预筛选来减少输入信息的冗余，并添加全连接层进行分类。对 867 名受试者的实验结果表明，我们提出的方法实现了卓越的疾病分类性能。它为大脑连接分析提供了可解释的深度学习模型，在研究大脑相关疾病方面具有巨大潜力。
使用朴素贝叶斯分类器对 FASD 儿童脑电信号进行分析的初步研究
1 圣路易斯儿童医院，31-503 克拉科夫，波兰；katarzyna.dylag@dzieciecyszpital.pl (KAD)；krasnoludki11a@poczta.onet.pl (BB) 2 克拉科夫雅盖隆大学医学院病理生理学系，31-121 克拉科夫，波兰 3 克拉科夫雅盖隆大学医学院生物信息学和远程医疗系，30-688 克拉科夫，波兰；wiktoria.wieczorek@student.uj.edu.pl (WW)； piotr.walecki@uj.edu.pl（PW）4 AGH 科技大学自动控制与机器人系，30-059 克拉科夫，波兰 5 VSB 俄斯特拉发技术大学控制论与生物医学工程系，708 00 俄斯特拉发-波鲁巴，捷克共和国；radek.martinek@vsb.cz 6 奥波莱理工大学电气工程学院，45-758 奥波莱，波兰* 通信地址：bauer@agh.edu.pl（WB）；kawala84@gmail.com（AK-S.）† 这些作者对本文的贡献相同。
2024合作伙伴计划-NASDA
自2015年以来，NASDA的下一代计划为大学生提供了与我们的成员有关新兴问题，食品和农业政策的机会。学生获得了一个宝贵的国家农业领导人，行业领导者和其他利益相关者的网络，这些网络可能会带来可能的工作机会。
ASD儿童脑电图信号的复发量化分析
本研究的目的是通过脑电图（EEG）确定典型发育中的听觉/视觉刺激的大脑反应和自闭症儿童的大脑反应。早期诊断确实有助于定制培训，并在常规流中进步。揭示了潜在的大脑动力学，采用了非线性分析。在当前的研究中，分析了具有不同参数的复发定量分析（RQA）。为了获得更好的信息检索，还考虑了余弦距离度量，并与RQA中的其他距离指标进行了比较。测量RQA的每个计算组合，并分析和讨论响应通道。据观察，具有余弦距离参数的风扇邻域能够显着区分ASD和TD。
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 -
ASD-STAN - 工作计划
系统工程技术流程的操作目标受众包括但不限于：从利益相关者的角度表达需求、在设计成熟度的各个阶段对系统的定义、系统安全性和保障性、从系统定义到生产结束的工业化实践、与生产过程的关系、物流系统支持系统的能力，以及如何确保系统符合资格和认证流程。
Xu，D.，Zhou，D.，Bum-erdene，K.，Bailey，B.J.，Sishtla，K.，Liu，S.，Wan，J.，Aryal，U.K.
McAuliffe，D.，Zhao，Y.，Pillai，A.S.，K.，Adamek，J.，B.S.，Mostofsky，S.H。，＆Ewen，J.B.（2020）。学习技能移动ASD。研究自闭症，13（5），777–784。https://doi.org/10.1002/aur.2253
ASD7.14用户手册.pdf
4。有限保修。对您来说，原始的被许可人，仅，UTS和SMI保证该软件被记录在其正常使用中没有材料和工艺缺陷的发行媒体，自许可授权提供之日起九十（90）天。uts和SMI明确排除了针对特定目的的适销性和适合性的隐含保证。在正常使用的材料或做工缺陷的情况下，您的唯一和独家补救措施明确限于更换原始的发行媒体。如果UTS无法在没有缺陷或错误的媒体上提供该程序的副本，则可以通过将程序退还给UTS来终止此许可证。在任何情况下，UTS或SMI的责任都不会超过支付给UTS或SMI产品的价格。