静息态fNIRS+机器学习 | 3秒信号即可识别学龄前自闭症,分类准确率超90%自闭症谱系障碍(ASD)的早期诊断对干预效果至关重要,但传统行为评估在学龄前儿童中面临配合度低、主观性强等挑战。近红外脑功能成像(fNIRS)作为一种光学脑机接口技术,因其便携、抗运动干扰强、适用于自然情境等优势,成为ASD早期客观筛查的理想工具。本研究发表于SSRN Preprint,创新性地结合静息态fNIRS与多种机器学习方法,在127名3-6岁儿童中实现了超过**90%**的平均分类准确率,为学龄前ASD的快速、客观识别提供了高效路径。值得一提的是,本研究使用了国产慧创近红外脑功能成像仪,其高采样