MCBERT: Un cadru de învățare profundă multimodală pentru diagnosticarea tulburărilor din spectrul autist

Cercetătorii au dezvoltat MCBERT, o arhitectură de învățare automată care combină modelele lingvistice BERT cu rețele neuronale convoluționale cu mai multe capete, cu scopul de a îmbunătăți diagnosticul tulburărilor din spectrul autist (ASD) prin integrarea mai multor tipuri de date, inclusiv imagistica cerebrală. Modelul a atins o precizie de 93,4% pe setul de date ABIDE-I, utilizând validarea de tip „leave-one-site-out”.