Ταξινόμηση διαταραχών αυτιστικού φάσματος με τη χρήση βαθιάς μηχανικής μάθησης - Τσιακλής, Κύρος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Συστημάτων Μετάδοσης Πληροφορίας και Τεχνολογίας Υλικών, 2018)
Ένας από τους πρωταρχικούς στόχους στην έρευνα με δεδομένα νευροαπεικόνισης είναι να προσδιοριστούν αντικειμενικοί βιοδείκτες οι οποίοι μπορούν να βελτιώσουν την διάγνωση και την θεραπεία εγκεφαλικών διαταραχών. Η διαταραχή στο φάσμα του αυτισμού (Autism Spectrum Disorder – ASD) ή αυτισμός, αναφέρεται σε ένα σύνολο ετερογενών νευροαναπτυξιακών συνθηκών, που χαρακτηρίζονται από: δυσκολίες στις κοινωνικές δεξιότητες, στην ομιλία και μη λεκτική επικοινωνία, καθώς και ασυνήθιστα περιορισμένες, επαναλαμβανόμενες συμπεριφορές και ενδιαφέροντα. Ο όρος "φάσμα" αντικατοπτρίζει τη μεγάλη ποικιλία στις προκλήσεις και τις δυνάμεις που κατέχει κάθε άτομο με αυτισμό. Η αναζήτηση για την εγκεφαλική λειτουργία στην ASD δεν υπήρξε και πολύ ενθαρρυντική. Αν και έχουν γίνει εκτεταμένες προσπάθειες για να βρεθεί η βάση του αυτισμού, όσον αφορά πιθανή ανώμαλη εγκεφαλική δομή και ιστοπαθολογία, ο εντοπισμός ανατομικών ανωμαλιών που να είναι συγκεκριμένες ή καθολικές στον αυτισμό, αποδείχθηκε πολύ δύσκολος και δεν έχει προκύψει μέχρι στιγμής καμία συνεκτική αιτιολογία. Η χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης στην ιατρική διάγνωση αυξάνεται σταδιακά και είναι ένα υποσχόμενο εργαλείο στην διερεύνηση, σε μεγάλα και ετερογενή σύνολα δεδομένων νευροαπεικόνισης, των προτύπων της εγκεφαλικής λειτουργίας. Σε μια προσπάθεια βελτίωσης την αποτελεσμάτων και των διαγνωστικών επιδόσεων, οι ερευνητές χρησιμοποιούν πιο σύγχρονες μεθόδους μηχανικής μάθησης, όπως είναι η βαθιά μάθηση, μια μέθοδος η οποία εμπνέεται απο την λειτουργία των νευρωνικών δικτύων του εγκεφάλου. Στην παρούσα διπλωματική εργασία παρουσιάζονται τόσο ο αυτισμός, όσο και η μηχανική και βαθιά μάθηση. Στην συνέχεια, με την χρήση της γλώσσας Python και της εφαρμογής Keras, κατασκευάζεται ένα νευρωνικό δίκτυο που έχοντας ως είσοδο δεδομένα από κάποιες περιοχές ενδιαφέροντος εγκεφαλικής λειτουργίας που επιλέξαμε, γίνεται προσπάθεια διαχώρισης/ταξινόμησης των ατόμων με αυτισμό και των ατόμων τυπικού ελέγχου. Σαν αποτέλεσμα, θέλουμε να καταλήξουμε σε ένα συμπέρασμα αν οι περιοχές εγκεφαλικής λειτουργίας που επιλέξαμε εμπεριέχουν αρκετή πληροφορία έτσι ώστε να μπορούν να δώσουν καλή ακρίβεια ταξινόμησης, και ως εκ τούτου η εγκεφαλική λειτουργία σε αυτές τις περιοχές είναι ενημερωτική και παρουσιάζει ενδιαφέρον στην ASD.