Optimizare inspirată din formarea în domeniul vânzărilor pentru o rețea principală profundă de ordin superior în clasificarea tulburărilor din spectrul autist

Această cercetare prezintă o abordare bazată pe învățarea profundă (STBO_DHPCNet) care utilizează imagini cerebrale obținute prin fMRI în stare de repaus pentru a îmbunătăți clasificarea automată a tulburărilor din spectrul autist pe baza datelor de neuroimagistică. Metoda combină algoritmi de optimizare cu rețele neuronale pentru a îmbunătăți sprijinul în diagnosticare, putând reduce durata evaluării fără a compromite acuratețea.