自闭症儿童的父母有更多不对称的面孔。
自闭症儿童的父母比同龄的其他成年人拥有更多的不对称面孔。
资料来源:伊迪丝科文大学

新的3D面部扫描为自闭症提供基因线索

来自伊迪丝·考恩大学(ECU)的研究人员使用复杂的机器学习技术,分析了5000个面部点,以测量自闭症儿童父母的面部不对称。

来自ECU、UWA和Telethon Kids Institute的研究团队此前发现,自闭症儿童比非自闭症儿童更有可能有更大的面部不对称。这一点很重要,因为更好地了解自闭症患者的面部特征有助于早期识别,并有助于理解遗传(或遗传)因果关系。遗传因素在自闭症中起着重要作用,然而越来越多的证据表明,环境因素,如激素或母亲健康,也可能影响自闭症的发展。

在当前的研究中,研究人员比较了192位自闭症儿童的父母和163位没有自闭症史的成年人的面部不对称。他们发现,自闭症儿童的父母比同龄的其他成年人拥有更多的不对称面孔。

ECU科学学院研究员Syed Zulqarnian Gilani博士说,这项研究是更好地了解自闭症遗传原因的重要一步。他说:“这些发现表明,影响面部不对称和自闭症发病可能性的基因之间可能存在联系。”“通过使用这些尖端的3D人脸扫描和机器学习技术,我们可以区分人脸的数千个细微差异,从而确定面部不对称的整体得分。”当我们比较这些分数时,我们发现自闭症儿童父母的脸比其他成年人更有可能有更高的不对称。”

这是看待自闭症的新方法

根据该项目的主要作者、华盛顿大学和Telethon儿童研究所博士后研究员戴安娜·谭博士的说法,这项研究有助于提高我们对自闭症的理解。她说:“自闭症传统上并不被认为是一种具有独特面部特征的疾病,但我们的研究挑战了这一观念。”“我们的研究提供了证据,表明导致自闭症的基因因素也可能表现在身体特征上,这使我们了解到基因、身体和大脑发育之间的相互作用。”“我们之前研究了另一种与自闭症有关的面部特征——面部阳刚之气。该项目的下一步将是评估面部不对称和男性特征在确定自闭症诊断可能性方面的有效性。”

这项研究发表在自闭症研究

订阅我们的时事通讯

相关文章

人工智能可能有助于及早发现自闭症

人工智能可能有助于及早发现自闭症

一种机器学习算法可以在小鼠模型中发现瞳孔扩张的异常,这种异常可以预测自闭症谱系障碍。

谷歌眼镜帮助自闭症儿童阅读面部表情

谷歌眼镜帮助自闭症儿童阅读面部表情

佩戴一种识别他人面部表情的设备可以帮助自闭症儿童发展更好的社交技能。

个性化的深度学习使机器人能够用于自闭症治疗

个性化的深度学习使机器人能够用于自闭症治疗

机器学习网络提供了儿童行为的个性化评估。

人工智能揭示了与儿童攻击有关的大脑网络

人工智能揭示了与儿童攻击有关的大脑网络

一种基于机器学习的方法揭示了表现出攻击性的儿童大脑连接的中断。

就像阴阳一样:正念呼吸控制疼痛

就像阴阳一样:正念呼吸控制疼痛

研究人员比较了传统的正念呼吸和虚拟现实的3d引导的正念呼吸来减少疼痛。

利用人工智能进行心理健康评估

利用人工智能进行心理健康评估

人工智能可以从调查问卷和脑部扫描中检测出有关心理健康的信息。

像人类一样“思考”的人工智能

像人类一样“思考”的人工智能

创造类似人类的人工智能不仅仅是模仿人类的行为——如果要完全依赖这种技术,技术还必须能够处理信息或“思考”。

用“信仰”监测癌症幸存者的心理健康

用“信仰”监测癌症幸存者的心理健康

基于人工智能的FAITH解决方案旨在监测接受癌症治疗的人的心理健康状况。

利用人工智能和视频对自闭症进行早期检测

利用人工智能和视频对自闭症进行早期检测

利用人工智能,研究人员开发了一种早期检测儿童自闭症谱系障碍的设备。

受欢迎的文章

订阅简报
Baidu