福井大學兒童心理髮展研究中心的友田明美教授和鄭敏英特聘教授介紹了人工智能（AI）來分析ADHD（注意力缺陷/多動障礙）兒童的大腦結構。高準確度表明大腦區域存在特徵。
ADHD是一種發育障礙，雖然已知其發病是由遺傳因素和大腦發育因素引起，但其機制尚不清楚。該小組迄今為止通過使用MRI（磁共振成像）了解大腦結構和網絡，闡明了與ADHD發病相關的遺傳因素和大腦發育因素。我們認為，我們可以闡明圖像數據診斷與ADHD遺傳因素之間的關係。多動症兒童。
檢查結果發現，ADHD的特徵出現在外側眶額皮質等148個區域的皮質厚度，以及大腦16個區域中的11個區域的皮質區域。這是可能的。
此外，在這些大腦區域中的眶額皮質中，我們能夠確認 COMT 基因的多態性之間的關係，COMT 基因是 ADHD 的因素之一，影響執行功能（工作記憶差）和大腦結構。此外，通過國際數據庫驗證，即使在美國和中國的 ADHD 兒童中，農業部件的特徵也得到了 73% 的準確率確認，這表明了國際應用的可能性。
這種檢查方法測量時間短，為XNUMX分鐘或更短，檢查時不需要執行特定任務，對受試者的負擔較小。未來，預計“多動症可以通過核磁共振成像進行神經科學診斷”。
