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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.13 No.3
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 236 - 242 (7page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2024.13.3.236
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In this paper, we propose an automatic diagnostic tool for autism based on machine learning and structural MRI. A set of 989 relevant features extracted from structural magnetic resonance imaging (MRI) present in the ABIDE database was used. The tool has two steps: searching for the best set of features using a tailored binary coded genetic algorithm and then using the selected set of features to train a classifier using an extreme learning machine. The trained classifier can efficiently identify autism spectrum disorder (ASD) versus healthy controls. The proposed tailored binary coded genetic algorithm uses a statistical selective crossover designed specifically for the classification problem, which significantly speeds up the genetic algorithm and improves the classification of ASD versus healthy controls. Extensive experiments with the proposed automatic autism diagnostic tool clearly indicate the advantages of the proposed method compared to previous approaches.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. ABIDE Database
4. The Proposed Automatic Autism Diagnostic Tool
5. Performance Evaluation
6. Conclusion
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
"Prevalence of autism spectrum disorder among children aged 8 years autism and developmental disabilities monitoring network, 11 sites," United States, 2010. Morbidity and Mortality Weekly Report. Surveillance Summaries, 2014. Article (CrossRef Link)
C. Lord, M. Rutter, A. Le Couteur, “Autism Diagnostic Interview-Revised: A revised version of a diagnostic interview for caregivers of individuals with possible pervasive developmental disorders,” Journal of Autism and Developmental Disorders, vol. 24, no. 5, pp 659-685, 1994. Article (CrossRef Link)
“ABIDE. Autism brain imaging data exchange”, 2013. Article (CrossRef Link)
J. Ashburner, K. J. Friston. “Voxel-based morphometry - the methods,” NeuroImage, vol. 11, no. 6, pp. 805-821, 2000. Article (CrossRef Link)
N. Boddaert, N. Chabane, H. Gervais, C. Good, M. Bourgeois, M. Plumet, “Superior temporal sulcus anatomical abnormalities in childhood autism: a voxel-based morphometry MRI study,” Neuroimage, vol. 23, no. 1, pp. 364-369, 2004. Article (CrossRef Link)
C. Lord, M. Rutter, A. Le Couteur, “Autism Diagnostic Interview-Revised: A revised version of a diagnostic interview for caregivers of individuals with possible pervasive developmental disorders,” Journal of Autism and Developmental Disorders, vol. 24, no. 5, pp 659-685, 1994. Article (CrossRef Link)
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