ASD-SAENet: A Sparse Autoencoder, and Deep-Neural Network Model for Detecting Autism Spectrum Disorder (ASD) Using fMRI Data

Autism spectrum disorder (ASD) is a heterogenous neurodevelopmental disorder which is characterized by impaired communication, and limited social interactions. The shortcomings of current clinical approaches which are based exclusively on behavioral observation of symptomology, and poor understandin...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Frontiers in computational neuroscience Ročník 15; s. 654315
Hlavní autoři:	Almuqhim, Fahad, Saeed, Fahad
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Switzerland Frontiers Research Foundation 08.04.2021 Frontiers Media S.A
Témata:	ABIDE ASD Autism autoencoder Biomarkers Brain mapping Classification Data acquisition Datasets Deep learning fMRI Functional magnetic resonance imaging Medical imaging Neural networks Neurodevelopmental disorders Neuroimaging Neuroscience Social interactions sparse autoencoder fMRI ASD autoencoder deep-learning sparse autoencoder diagnosis ABIDE classification
ISSN:	1662-5188, 1662-5188
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!