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Erschienen in: European Radiology 2/2022

25.11.2021 | Editorial Comment

Editorial comment on “Diagnosing autism spectrum disorder in children using conventional MRI and apparent diffusion coefficient based deep learning algorithms”

verfasst von: Jennifer SN Tang

Erschienen in: European Radiology | Ausgabe 2/2022

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Abstract

This editorial comment refers to the article: “Diagnosing autism spectrum disorder in children using conventional MRI and apparent diffusion coefficient based deep learning algorithms” by Guo et al. (Eur Radiol, 2021).

Key Points

•Deep learning may help to uncover imaging features of autism spectrum disorder on MRI.
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Maenner MJ, Shaw KA, Baio J et al (2020) Prevalence of autism spectrum disorder among children aged 8 years - Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network, 11 Sites, United States, 2016. MMWR Surveill Summ 69:1–12CrossRef Maenner MJ, Shaw KA, Baio J et al (2020) Prevalence of autism spectrum disorder among children aged 8 years - Autism and Developmental Disabilities Monitoring Network, 11 Sites, United States, 2016. MMWR Surveill Summ 69:1–12CrossRef
2.
Zurück zum Zitat Cerasa A, Ruta L, Marino F, Biamonti G, Pioggia G (2021) Brief report: Neuroimaging endophenotypes of social robotic applications in autism spectrum disorder. J Autism Dev Disord 51:2538–2542 Cerasa A, Ruta L, Marino F, Biamonti G, Pioggia G (2021) Brief report: Neuroimaging endophenotypes of social robotic applications in autism spectrum disorder. J Autism Dev Disord 51:2538–2542
3.
Zurück zum Zitat Libero LE, Nordahl CW, Li DD, Ferrer E, Rogers SJ, Amaral DG (2016) Persistence of megalencephaly in a subgroup of young boys with autism spectrum disorder. Autism Res 9:1169–1182 Libero LE, Nordahl CW, Li DD, Ferrer E, Rogers SJ, Amaral DG (2016) Persistence of megalencephaly in a subgroup of young boys with autism spectrum disorder. Autism Res 9:1169–1182
4.
Zurück zum Zitat Brun CC, Nicolson R, Leporé N et al (2009) Mapping brain abnormalities in boys with autism. Hum Brain Mapp 30:3887–3900CrossRef Brun CC, Nicolson R, Leporé N et al (2009) Mapping brain abnormalities in boys with autism. Hum Brain Mapp 30:3887–3900CrossRef
5.
Zurück zum Zitat Patriquin MA, DeRamus T, Libero LE, Laird A, Kana RK (2016) Neuroanatomical and neurofunctional markers of social cognition in autism spectrum disorder. Hum Brain Mapp 37:3957–3978 Patriquin MA, DeRamus T, Libero LE, Laird A, Kana RK (2016) Neuroanatomical and neurofunctional markers of social cognition in autism spectrum disorder. Hum Brain Mapp 37:3957–3978
6.
Zurück zum Zitat Fredo ARJ, Jac Fredo AR, Kavitha G, Ramakrishnan S (2014) Analysis of sub-cortical regions in cognitive processing using fuzzy c-means clustering and geometrical measure in autistic MR images. 2014 40th Annual Northeast Bioengineering Conference (NEBEC) Fredo ARJ, Jac Fredo AR, Kavitha G, Ramakrishnan S (2014) Analysis of sub-cortical regions in cognitive processing using fuzzy c-means clustering and geometrical measure in autistic MR images. 2014 40th Annual Northeast Bioengineering Conference (NEBEC)
7.
Zurück zum Zitat Pagnozzi AM, Conti E, Calderoni S, Fripp J, Rose SE (2018) A systematic review of structural MRI biomarkers in autism spectrum disorder: a machine learning perspective. Int J Dev Neurosci 71:68–82 Pagnozzi AM, Conti E, Calderoni S, Fripp J, Rose SE (2018) A systematic review of structural MRI biomarkers in autism spectrum disorder: a machine learning perspective. Int J Dev Neurosci 71:68–82
8.
Zurück zum Zitat Eslami T, Almuqhim F, Raiker JS, Saeed F (2020) Machine learning methods for diagnosing autism spectrum disorder and attention deficit/hyperactivity disorder using functional and structural MRI: a survey. Front Neuroinform 14:575999CrossRef Eslami T, Almuqhim F, Raiker JS, Saeed F (2020) Machine learning methods for diagnosing autism spectrum disorder and attention deficit/hyperactivity disorder using functional and structural MRI: a survey. Front Neuroinform 14:575999CrossRef
Metadaten
Titel
Editorial comment on “Diagnosing autism spectrum disorder in children using conventional MRI and apparent diffusion coefficient based deep learning algorithms”
verfasst von
Jennifer SN Tang
Publikationsdatum
25.11.2021
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
European Radiology / Ausgabe 2/2022
Print ISSN: 0938-7994
Elektronische ISSN: 1432-1084
DOI
https://doi.org/10.1007/s00330-021-08371-1

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