Model de Învățare Profundă pentru Detecția Tulburării din Spectrul Autism Folosind RMN și Rețele Neuronale Optimizate

Acest studiu prezintă un cadru de învățare automată care combină algoritmi de optimizare fracționară cu rețele neuronale pulsante pentru a clasifica tulburarea din spectrul autist din imagini MRI cerebrale, obținând o acuratețe de 96,67%. Abordarea își propune să îmbunătățească detecția timpurie a tulburării din spectrul autist prin automatizarea analizei modelelor de conectivitate funcțională fără a depinde masiv de interpretarea experților.