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Autism Spectrum Disorder Prediction by an Explainable Deep Learning Approach

Computers, Materials & Continua 2022年第4期71卷 1459-1471页

作者： anupam garg Anshu Parashar Dipto Barman Sahil Jain Divya Singhal Mehedi Masud Mohamed Abouhawwash Computer Science and Engineering Department Thapar Institute of Engineering and TechnologyPatialaIndia School of Computer Science and Statistics Trinity College DublinDublinIreland University Institute of Biotechnology Chandigarh UniversityMohaliIndia Department of Computer Science College of Computers and Information TechnologyTaif UniversityTaif21944Saudi Arabia Department of Mathematics Faculty of ScienceMansoura UniversityMansoura35516Egypt Department of Computational Mathematics Scienceand Engineering(CMSE)Michigan State UniversityEast LansingMI48824USA

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a developmental disorderwhose symptoms become noticeable in early years of the age though it canbe present in any age group. ASD is a mental disorder which affects the communicational, social and non-verbal behaviors. It cannot be cured completelybut can be reduced if detected early. An early diagnosis is hampered by thevariation and severity of ASD symptoms as well as having symptoms commonly seen in other mental disorders as well. Nowadays, with the emergenceof deep learning approaches in various fields, medical experts can be assistedin early diagnosis of ASD. It is very difficult for a practitioner to identifyand concentrate on the major feature’s leading to the accurate prediction ofthe ASD and this arises the need for having an automated approach. Also,presence of different symptoms of ASD traits amongst toddlers directs tothe creation of a large feature dataset. In this study, we propose a hybridapproach comprising of both, deep learning and Explainable Artificial Intelligence (XAI) to find the most contributing features for the early and preciseprediction of ASD. The proposed framework gives more accurate predictionalong with the recommendations of predicted results which will be a vital aidclinically for better and early prediction of ASD traits amongst toddlers.

关键词： Deep learning explainable artificial intelligence autism spectrum disorder machine learning

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关于草药标准化的研究综述(英文)

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中西医结合学报 2012年第10期10卷 1077-1083页

作者： Vandana garg Vir Ji Dhar anupam Sharma Rohit Dutt Department of Pharmaceutical Sciences Maharshi Dayanand UniversityRohtak 124001 Haryana India Swift School of Pharmacy Village Ghaggar Sarai Tehsil RajpuraPunjab 140401 India University Institute of Pharmaceutical Sciences Panjab UniversityChandigarh 160014 India Guru Gobind Singh College of Pharmacy Yamunanagar 135003 Haryana India

由于自然产品有化学多样性的特点,使之具有很高的实用性,无论是作为纯天然化合物或是标准化植物提取物,它们都为新药的开发提供了很多可能。与现代西药比较,草药通常被用于治疗慢性疾病。规范化操作可保证植物的一个或多个活性成分及化... 详细信息

由于自然产品有化学多样性的特点,使之具有很高的实用性,无论是作为纯天然化合物或是标准化植物提取物,它们都为新药的开发提供了很多可能。与现代西药比较,草药通常被用于治疗慢性疾病。规范化操作可保证植物的一个或多个活性成分及化合物的含量。在新药研发方面,植物药的开发成本较低且资源丰富,但植物的生长环境和基因等因素会在很大程度上影响植物提取物的生物化学成分。植物药的生产要求源植物在基因方面的单种栽培完全符合标准条件,以保证其生物化学指标的一致性,并可以优化植物药的安全性和有效性。本文旨在讨论如何改进植物药提取的规范化操作方法以及如何有效制备质量及效果稳定的植物药。

关键词：地道药材植物药植物提取物综述

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