論文の概要: Comparison of Probabilistic Deep Learning Methods for Autism Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12707v1
- Date: Thu, 9 Mar 2023 17:49:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 03:07:45.947889
- Title: Comparison of Probabilistic Deep Learning Methods for Autism Detection
- Title（参考訳）: 自閉症検出のための確率的深層学習法の比較
- Authors: Godfrin Ismail, Kenneth Chesoli, Golda Moni, Kinyua Gikunda
- Abstract要約: 自閉症スペクトラム障害(Autism Spectrum disorder、ASD)は、現在世界中で普及している神経発達障害の一つ。
この疾患の早期発見は、発症治療に役立ち、正常な生活を導くのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autism Spectrum Disorder (ASD) is one neuro developmental disorder that is
now widespread in the world. ASD persists throughout the life of an individual,
impacting the way they behave and communicate, resulting to notable deficits
consisting of social life retardation, repeated behavioural traits and a
restriction in their interests. Early detection of the disorder helps in the
onset treatment and helps one to lead a normal life. There are clinical
approaches used in detection of autism, relying on behavioural data and in
worst cases, neuroimaging. Quantitative methods involving machine learning have
been studied and developed to overcome issues with clinical approaches. These
quantitative methods rely on machine learning, with some complex methods based
on deep learning developed to accelerate detection and diagnosis of ASD. These
literature is aimed at exploring most state-of-the-art probabilistic methods in
use today, characterizing them with the type of dataset they're most applied
on, their accuracy according to their novel research and how well they are
suited in ASD classification. The findings will purposely serve as a benchmark
in selection of the model to use when performing ASD detection.
- Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(Autism Spectrum disorder、ASD)は、現在世界中で普及している神経発達障害の一つ。
asdは個人の生活を通じて持続し、彼らの行動やコミュニケーションの仕方に影響を与え、社会的生命の遅滞、反復的な行動特性、利害の制限からなる顕著な欠陥をもたらす。
この疾患の早期発見は、発症治療に役立ち、正常な生活を導くのに役立つ。
自閉症の検出、行動データへの依存、そして最悪の場合、神経イメージングに使用される臨床アプローチがある。
機械学習に関する定量的手法が研究され、臨床アプローチの問題点を克服するために開発されている。
これらの定量的手法は機械学習に依存しており、深層学習に基づく複雑な手法により、ASDの検出と診断を高速化する。
これらの文献は、現在使われているほとんどの最先端の確率的手法を探求することを目的としており、最も適用されているデータセットの種類、新しい研究による正確さ、そしてASD分類にどの程度適しているかを特徴付ける。
この結果は、ASD検出を行う際に使用するモデルの選択において、意図的にベンチマークとして機能する。
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