Optimizarea metaheuristică a hiperparametrilor rețelelor neuronale profunde pentru clasificarea tulburărilor din spectrul autist ținând cont de factorii demografici

Acest studiu dezvoltă un cadru de învățare profundă care utilizează date RMN structurale pentru a clasifica tulburările din spectrul autist, ținând seama în același timp de diferențele demografice (vârstă și sex) între mai multe centre de imagistică. Modelele CNN utilizează optimizarea automată a hiperparametrilor prin intermediul algoritmului „Artificial Bee Colony” și demonstrează precizii cuprinse între 71 și 88%, în funcție de sarcina de clasificare, evaluate pe setul de date ABIDE provenit din mai multe centre.