Caracterizarea tulburării din spectrul autist bazată pe EEG folosind analiza wavelet și IA explicabilă

Această cercetare prezintă un cadru computational care analizează oscilațiile neurale EEG pe mai multe benzi de frecvență (delta la gamma) utilizând transformate discrete cu ondine și învățare automată pentru a sprijini diagnosticul ASD. Au fost testate mai mulți algoritmi, regresia logistică și rețelele LSTM obținând o acuratețe de 87-88%, deși utilitatea clinică și validarea pe seturi de date independente rămân de stabilit.