autism | BriefGPT - AI 论文速递

关键词autism

搜索结果 - 8

利用 ChatGPT 诊断与自闭症相关的语言障碍并识别独特特征
本研究探讨了 ChatGPT 作为一种先进的自然语言处理模型在诊断自闭症相关语言障碍方面的应用，通过提高诊断准确性和描述自闭症的特定语言特征，从而优化诊断流程，并与传统的监督学习模型进行了对比，结果显示 ChatGPT 在零样本学习配置下的
PDF2 months ago
ACL语音中的自闭症识别 — 综述
通过分析来自生物医学、心理学和自然语言处理领域的研究，我们寻找能够指示自闭症的语言、韵律和声学线索。此调查涵盖了自闭症的定义、可能影响正确诊断的共病疾病，以及诸如语言流畅性、韵律特征、不流畅性和说话速度等观察结果。我们还介绍了基于词汇的方法
PDF4 months ago
OpenNDD：面向神经发育障碍检测的开放集识别
提出了一种新的开放式识别框架用于神经发育障碍筛查和检测，其应用了自编码器和敌对互用的开放式识别，以识别已知类别并识别未遇到的类别。验证了其可行性，并取得了有希望的性能。
PDFa year ago
AAAI不同 ially 描述图形组
研究使用最大熵建模来发现具有统计学显著性的子图，以描述图群组之间的相似性和差异性，验证了该方法在实践中的良好性能。
PDF3 years ago
AAAI使用有限数据进行儿童自闭症技能评估的指导性弱监督动作识别
本文探讨了自动化反应测量技术，通过使用深度神经网络模型从视频中识别人类动作，利用引导式弱监督技术实现分类器重新训练，从源数据和目标数据之间的相似性中获取标签来校准目标数据，最终得出对自闭症技能评估的提升结果。
PDF5 years ago
在自然社交互动中检测眼睛注视并应用于儿童评估
该研究提出了一种新的方法来检测儿童与成人之间的眼神接触，该方法利用深度学习架构 Pose-Implicit CNN 来预测眼神接触并估计头部姿态，该方法已经在 100 个儿童的数据集上训练成功，精度、召回率和 PR 曲线下的面积均较以往方法
PDF5 years ago
一种约束的加权 L1 最小化方法，用于联合发现异质神经连接图
该研究提出了一种新的带加权的 L1 多任务图模型（W-SIMULE）来学习脑连接性，通过应用于 fMRI 数据，成功的确定了与自闭症有关的四个关键领域，W-SIMULE 可有效地估计连接并适用于各种数据类型。
PDF7 years ago
高斯图模型的差异性检验及其应用：大脑连接研究
该研究通过使用稀疏估计的参数来计算信赖区间，建立了基于大脑功能的参数分布，提出一种去偏的多任务融合 Lasso 方法。该方法可用于比较变化的功能脑网络边缘，并在自闭症研究方面进行了验证。
PDF9 years ago