Învățare contrastivă și transferul învățării pentru clasificarea multimodală a neuroimagisticii în tulburarea spectrului autist

Acest studiu prezintă FAA, un cadru de învățare automată care combină transfer learning și contrastive learning pentru clasificarea autismului folosind atât date de RMN structurală, cât și funcțională, obținând o acuratețe de 92,6% pe un set de date cu 75 de indivizi cu ASD și 98 de controale. Abordarea demonstrează performanțe îmbunătățite comparativ cu metodele cu o singură modalitate și oferă potențial pentru diagnosticul obiectiv al ASD, deși este necesară validarea pe seturi de date mai mari și multi-site.