GCN based Bio-Inspired Classifier for Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder is a diverse neurological state with long-lasting and in most instances lifetime implications for individuals. The early identification and intervention are crucial in mitigating the impact of this disorder, necessitating the development of an objective diagnostic method. This study proposes a novel diagnostic approach that utilizes the data extracted from resting state Functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) and critical phenotypic data of each individual. Recursive feature elimination with Grey Wolf Optimization (GWO) is employed for identifying the optimal attributes from the fMRI data. The selected attributes are then inputted into a Graph Convolution Network (GCN) along with the demographic and basic clinical information for categorization purposes. By utilizing a bioinspired optimization algorithm, the likelihood of identifying the optimal feature subset is enhanced. The study compares the performance of the GCN obtained from the GWO feature selection using both the wrapper and filter approaches. The feature set selected through the GWO wrapper approach demonstrates improved accuracy, achieving 73.86%, along with an AUC of 0.817 when inputted into the Graph Convolution Network. These detections emphasise the significance of an objective and accurate ASD diagnosis method with a limited feature set.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».