Алгоритмы машинного обучения из массива данных активности головного мозга здоровых и больных детей выбирали признаки, наиболее важные для отличия нормы от патологии. В перспективе предложенный подход поможет диагностировать у детей аутизм в самом раннем возрасте. Результаты исследования опубликованы в Chaos, Solitons and Fractals, сообщает РНФ. Расстройства аутистического спектра сложно диагностировать в первые годы жизни ребенка из-за того, что поведенческие и неврологические проявления этих заболеваний очень разнообразны. Ученые из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (Калининград), Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН (Москва) и Северо-Западного политехнического университета (Китай) предложили использовать контрастный вариационный автокодировщик — один из типов нейронных сетей. Этот алгоритм способен практически без стороннего обучения (его можно натренировать на очень маленьком наборе данных) классифицировать сигналы в зависимости от их