- 本研究は休息時機能的MRI(rs-fMRI)信号の連続ウェーブレット変換(CWT)係数の実部と虚部を明示的にモデル化するTransformerベースの枠組みを提案し、自閉スペクトラム症(ASD)および注意欠如・多動症(ADHD)の診断における有用性を評価することを目的とした。
ASD・ADHDの安静時fMRI実部・虚部CWTを用いたTransformer分類
AIによる要点抽出
ClinPeerは、医学用語の正確性を含め、翻訳・要点抽出の精度の継続的な向上に努めています。 翻訳・要点抽出の精度にお気づきの点があれば、お問い合わせよりご連絡ください。 なおClinPeerでは、翻訳・要点抽出の正確性等の保証は致しかねますので、詳細については必ず原文をご確認ください。