【摘 要】
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孤独症是儿童发育早期出现的神经发育性疾病，越早发现，干预治疗的效果越好。目前临床上常用的量表诊断法，具有一定的主观性和局限性。机器学习（Machine Learning,ML）通过客观分析行为、基因、脑电、眼动、大脑磁共振成像等大数据，对孤独症进行筛查和诊断，较传统方法更为精准。本文对机器学习在孤独症中的应用进行综述，以期为我国孤独症儿童的筛查与诊断提供借鉴和启发。
【机 构】
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四川外国语大学英语学院/语言脑科学研究中心
【基金项目】
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2020年国家社科基金项目“语言概念能力增龄性蚀失机制及其干预路径研究”（项目批准号:20BYY095）的研究成果；
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孤独症是儿童发育早期出现的神经发育性疾病，越早发现，干预治疗的效果越好。目前临床上常用的量表诊断法，具有一定的主观性和局限性。机器学习（Machine Learning,ML）通过客观分析行为、基因、脑电、眼动、大脑磁共振成像等大数据，对孤独症进行筛查和诊断，较传统方法更为精准。本文对机器学习在孤独症中的应用进行综述，以期为我国孤独症儿童的筛查与诊断提供借鉴和启发。
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