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结合光学脑成像及机器学习分类算法对自闭症大脑活动特征的研究进展

李军 程卉怡

李军, 程卉怡. 结合光学脑成像及机器学习分类算法对自闭症大脑活动特征的研究进展[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2018, 50(5): 1-13. doi: 10.6054/j.jscnun.2018093
引用本文: 李军, 程卉怡. 结合光学脑成像及机器学习分类算法对自闭症大脑活动特征的研究进展[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2018, 50(5): 1-13. doi: 10.6054/j.jscnun.2018093
LI Jun, CHENG Huiyi. Research Progress in Characterizing Brain Activity of Autism Spectrum Disorder Patients with Optical Brain Imaging and Machine-Learning Classification Algorithms[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2018, 50(5): 1-13. doi: 10.6054/j.jscnun.2018093
Citation: LI Jun, CHENG Huiyi. Research Progress in Characterizing Brain Activity of Autism Spectrum Disorder Patients with Optical Brain Imaging and Machine-Learning Classification Algorithms[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2018, 50(5): 1-13. doi: 10.6054/j.jscnun.2018093

结合光学脑成像及机器学习分类算法对自闭症大脑活动特征的研究进展

doi: 10.6054/j.jscnun.2018093
详细信息
    通讯作者:

    李军,教授,Email:jun.li@coer-scnu.org.

  • 中图分类号: B845.1

Research Progress in Characterizing Brain Activity of Autism Spectrum Disorder Patients with Optical Brain Imaging and Machine-Learning Classification Algorithms

  • 摘要: 自闭症的诊断一直以来是基于行为层面的观察。近年来脑成像研究表明,自闭症大脑存在结构及功能的改变,这些发现为基于成像的诊断提供了新的途径。准确的诊断要基于对大脑异常特征的准确描述,多个脑生理参量的成像可以为自闭症的大脑特征提供更全面的信息。在现有的无损脑功能成像中,光学脑成像具有较高的时间及可接受的空间分辨率,测量时对头部晃动相对不敏感,适用于对儿童,特别是自闭症儿童的研究。近红外光谱技术提供皮层的血氧代谢,而漫射相关谱技术测量皮层的血流。这两类参量可以提供互补的皮层血液动力学信息,结合更为高效的分类算法,有望取得对自闭症大脑皮层活动特征的更为准确的描述和区分。在广泛文献调研及结合自身研究成果的基础上,对利用光学脑成像研究自闭症的大脑活动特征;结合特征参量利用机器学习分类算法对自闭症的预测;以及利用多模态光学脑成像技术(即结合近红外光谱及漫射相关谱)研究自闭症的前景等问题做了系统的回顾与展望,希望为自闭症相关领域的科研人员提供参考和借鉴。
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-08-20
  • 刊出日期:  2018-10-25

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