当他们的治疗包括与谷歌玻璃的家庭干预时,患有自闭症的儿童在社会化和学习的考验中得到了改善。
移动大脑/体成像系统将虚拟现实,脑监测和运动捕获技术结合起来研究神经障碍的研究人员。
为了检测先驱的症状,导致精神病疾病的发展,科学家们将纵向网络分析应用于儿童。
使用人工智能,研究人员开发了一种用于早期检测儿童自闭症谱系障碍的装置。
新研究表明,使用机器人可以帮助检测婴儿的自闭症或ADHD的早期迹象。
研究人员开发了一个智能连身衣,或准确测量婴儿从五个月龄的自发运动的服装。
研究人员开发了先进的脑电电脑界面技术,利用机器学习,为adhd的儿童个性化脑训练。
一种机器学习算法可以在小鼠模型中预测自闭症谱系紊乱的瞳孔扩张异常。
生物相容性传感器可用于诊断,治疗剂,人机界面和虚拟现实。
研究人员使用人行道上的雨滴比喻来解释他们的新方法,以鉴定导致严重儿科疾病的遗传变异。
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