Predictive Models for Early Identification of Autism Spectrum Disorder using ML & DL techniques
Notice bibliographique
Résumé
Early identification of autism spectrum disorder (ASD) is essential for early therapies that improve effects. Conventional diagnostic methods can be slow and costly, leading to delays in necessary treatment. In this work, we introduce a unique method to improve the diagnostic accuracy of ASD, especially in its early phases, by combining machine learning and deep learning approaches.By leveraging algorithms such as Support Vector Machines (SVM), Random Forest Classifier (RFC), Logistic Regression (LR), and K-Nearest Neighbors (KNN), [11] our goal is to streamline the diagnostic process while maintaining high levels of reliability and accuracy. [1]Our method involves integrating these algorithms with a comprehensive dataset in order to create a prediction model that can correctly diagnose ASD. Furthermore, we introduce an innovative technique that utilizes a pre-trained convolutional neural network (CNN) for feature extraction and binary classification based on facial images [4]. By examining the human face as a physiological indicator, our approach aims to detect subtle neurological markers of ASD, thereby speeding up the diagnostic process. Combining the predictive capabilities of machine learning with the image analysis strengths of deep learning, we provide a framework for identifying ASD susceptibility in children. This pioneering approach has the potential to revolutionize ASD diagnosis, offering quicker and more cost-effective solutions for clinicians and caregivers, ultimately improving impacts for people with ASD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».