芝加哥2023年11月21日电 /美通社/ -- 根据下周在北美放射学会（RSNA）年会上发表的研究，一种新开发的人工智能（AI）系统能分析大脑的专门MRI，准确诊断出24至48个月的自闭症儿童，准确率为98.5%。

  ·库德里（Mohamed Khudri）是肯塔基州路易斯维尔大学（University of Louisville）的访问研究学者，他是一个多学科团队的成员，该团队开发了三阶段系统来分析和分类大脑的弥散张量MRI（DT-MRI）。DT-MRI是一种特殊的技术，可以检测水如何沿着大脑中的白质束传播。

  “我们的算法经过训练，可以识别偏差区域，以诊断某人是自闭症还是神经典型”，Khudri说。

  人工智能系统涉及从DT-MRI扫描中分离出脑组织图像，并提取指示大脑区域之间连接水平的成像标记。机器学习算法将自闭症儿童大脑中的标记模式与正常发育的大脑中的标记模式进行比较。

  “自闭症主要是一种大脑内连接不当的疾病”，共同作者Gregory N. Barnes博士说，他是路易斯维尔诺顿儿童自闭症中心神经病学教授兼主任。DT-MRI捕捉到这些异常连接，这些异常连接导致自闭症儿童经常出现的症状，例如社交沟通受损和重复行为。

  研究人员将他们的方法应用于自闭症脑成像数据交换中226名年龄在24至48个月之间的儿童的DT-MRI脑部扫描。该数据集包括 126 名受自闭症影响的儿童和 100 名正常发育的儿童的扫描。该技术在识别自闭症儿童方面表现出 97% 的灵敏度、98% 的特异性和 98.5% 的总体准确率。

  “我们的方法是一项新颖的进步，能够及早发现两岁以下婴儿的自闭症”，Khudri说。“我们相信，在三岁之前进行治疗干预可以带来更好的结果，包括自闭症患者获得更大的独立性和更高的智商的潜力”。

  根据 CDC 的 2023 年自闭症社区报告，不到一半的自闭症谱系障碍儿童在 3 岁时接受了发育评估，30% 符合自闭症谱系障碍标准的儿童在 8 岁时没有得到正式诊断。

  “早期干预背后的想法是利用大脑的可塑性，或者大脑通过治疗使功能正常化的能力”，巴恩斯博士说。

  研究人员表示，患有自闭症的婴幼儿由于多种原因而延迟诊断，包括测试中心缺乏带宽。Khudri说，他们的人工智能系统能促进精确的自闭症管理，同时减少与评估和治疗相关的时间和成本。

  “成像有望以客观的方式快速检测自闭症”，巴恩斯博士说。“我们设想进行自闭症评估，从DT-MRI开始，然后与心理学家进行简短的会议，以确认结果并指导父母采取下一步行动。这种方法可以减少心理学家的工作量高达30%”。

  AI系统会生成一份报告，详细说明哪些神经通路受到影响，对大脑功能的预期影响，以及可用于指导早期治疗干预的严重程度等级。

  来源：本文来源于“北美放射学会 （RSNA）”，仅用于学术资讯分享，如有侵权请联系管理员删除。返回搜狐，查看更加多