注意缺陷多动障碍
2020-05-29
2025-09-07发表于上海
#注意缺陷多动障碍# 本研究凸显了利用高分辨率、毫米级时间采样的运动数据结合先进深度学习算法,能够客观、快速且高准确度地区分ASD、ADHD、共病及神经典型发展个体,这对缓解当前诊断依赖主观行为观察,周期长且需专家经验的难题具有实际意义。更重要的是,结合运动波动的生物计量分析为量化病情严重度提供了新型数字化标志,可辅助临床个体化干预方案设计。
随着MEMS传感器技术的快速普及(如智能手机、智能手表等),此类低成本无线生物动力学测量具备走进临床、教育等非医疗场景的潜力,有望实现对神经发育障碍儿童的随访评估与早期筛查。
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