有成年自闭症人士趁父亲节感激父亲多年照料及鼓励

有成年自闭症人士趁父亲节感激父亲多年照料及鼓励今日是父亲节，不少市民会与父亲庆祝，感激父亲的辛劳照顾。有成年的自闭症人士说，感激父亲多年来悉心照料、鼓励及包容，协助她与母亲改善恶劣关系，更「父女档」跑步锻炼体能，完成10公里马拉松赛事。29岁的珈汶几年前才确诊自闭症。爸爸陈先生忆述珈汶自小体能弱，不懂得与人沟通，当时未知珈汶有自闭症，妻子曾责怪女儿写字不好，幼子学习则没有问题，母女关系相对恶劣。陈先生表示，明白珈汶需要加倍照顾，除了陪伴，又在妻子患病入院期间，鼓励女儿多关心母亲，成功令母女关系破冰。珈汶后来因为学业压力求诊精神科医生，辗转证实有自闭症。专门支援有特殊学习需要人士的机构「协康会」，安排珈汶透过不同训练提升自理及改善说话沟通能力，现时在协康会做助理。她趁父亲节送上祝福，期望父母健康快乐，一家人开心生活。陈先生说父亲节愿望简单，期望家人平安，珈汶做个善良的人。2023-06-1808:09:17(1)

自闭症患者并非对疼痛 "漠不关心或不敏感"

自闭症患者并非对疼痛"漠不关心或不敏感"自闭症是一种神经发育障碍，影响交流、社会互动和行为。研究表明，自闭症患者对疼痛的体验可能与神经正常的人不同。新证据质疑了关于自闭症疼痛的假设研究人员旨在检验自闭症患者对疼痛不敏感的"普遍假设"。目前的诊断标准表明，自闭症患者对疼痛或温度表现出"明显的漠不关心"。然而，以前的大多数研究并没有显示自闭症患者对疼痛的敏感性有什么不同。魏斯曼-福格尔教授及其同事对104名成年人进行了深入的痛觉实验室测试，其中52人患有自闭症。这个样本是迄今为止测试自闭症患者疼痛心理物理学的最大样本。两组人在一个简短的认知测试中的得分相似。自闭症患者有较高的精神药物使用量，并认为自己有更大的焦虑感，以及对疼痛和日常环境刺激（如气味、噪音和光线）有更高的敏感性。这个研究项目是由以色列科学基金会（ISF;1005/17）资助的。在定量感官测试中，自闭症组和非自闭症组在热和疼痛检测阈值方面没有差异。这表明疼痛和热阈值正常，表明自闭症参与者中"周围神经系统的功能正常"。然而，自闭症组在对高于其疼痛阈值的各种刺激作出反应时，给出的疼痛评级一直较高，证明了对疼痛的过度敏感。这些测试还提供证据表明，自闭症患者可以成功地抑制短暂的疼痛刺激，但不能抑制持久的疼痛刺激。重要的是，在日常生活中经历长时间的疼痛是发展为慢性疼痛的一个风险因素。新发现可能带来早期治疗和更好的生活质量这些发现共同表明，自闭症患者具有"亲痛觉"的疼痛调节特征：他们的大脑在促进疼痛体验方面显得更加活跃，而在抑制持续疼痛方面则不太活跃。这与作为自闭症谱系障碍潜在机制的兴奋/抑制失衡理论相一致，但在疼痛处理方面却被忽视了。该研究对自闭症患者经历的疼痛较少的看法提出质疑，相反，他们可能对疼痛的敏感性有所增强。魏斯曼·福格尔教授及其同事写道："这种误解可能导致晚期诊断和不良治疗，造成痛苦并加剧自闭症症状"-可能会增加发展成慢性疼痛疾病的风险。"虽然他们的研究集中在一组认知功能基本正常的自闭症患者身上，但研究人员写道："这些结果也可能适用于自闭症患者，他们的认知和言语交流障碍可能会消除他们交流疼痛的能力"。Weissman-Fogel教授和合作者总结说。"这些发现可能会提高医生、家长和护理人员对自闭症疼痛现象的认识，从而发展处早期和有效的治疗，以改善自闭症患者及其家庭的福祉和生活质量。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1341605.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1341605.htm

新研究可能改变人们对自闭症患者的认识

新研究可能改变人们对自闭症患者的认识人们普遍认为，自闭症患者识别他人情绪的能力较差，而且对他们如何有效地识别他人的情绪没有什么见解。然而，澳大利亚最近的一项研究表明，自闭症患者在识别面部情绪表达方面的准确度仅比非自闭症患者略低。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1323651.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1323651.htm

人工智能可通过眼部照片诊断儿童自闭症，准确率达 100%

人工智能可通过眼部照片诊断儿童自闭症，准确率达100%韩国延世大学医学院的研究人员近日取得一项突破：利用深度学习人工智能算法分析儿童视网膜照片，竟然实现了对自闭症谱系障碍（ASD）的诊断，准确率高达100%。这项研究为自闭症诊断开辟了新的可能。研究人员招募了958名平均年龄为7.8岁的参与者，其中一半患有自闭症，另一半为发育正常的对照组。他们拍摄了所有参与者的视网膜照片，并通过深度学习算法分析照片与症状严重程度评分之间的关联。令人惊讶的是，该算法在测试阶段表现出了惊人的准确度，成功识别出所有自闭症患儿，准确率达到100%。即使剔除图像中95%最不重要的区域（仅保留视盘区域），算法的准确率也依然保持稳定，表明视盘区域对于区分自闭症至关重要。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

开创性的AI技术诊断两岁以下儿童自闭症的准确率高达98.5%

开创性的AI技术诊断两岁以下儿童自闭症的准确率高达98.5%一种开创性的人工智能系统利用脑核磁共振成像诊断技术，可以非常准确地诊断出24至48个月大儿童的自闭症，两岁以下儿童自闭症的准确率高达98.5%，为更早、更有效地治疗和管理自闭症铺平了道路。在北美放射学会（RSNA）年会上展示的这一系统通过分析专门的脑部核磁共振成像诊断自闭症的准确率高达98.5%，令人印象深刻。肯塔基州路易斯维尔大学访问研究学者、理学士MohamedKhudri是一个多学科团队的成员，该团队开发了三阶段系统来分析和分类大脑弥散张量MRI（DT-MRI）。DT-MRI是一种特殊技术，可检测水如何沿着大脑白质束流动。Khudri说："我们的算法经过训练，可以识别出偏差区域，从而诊断出一个人是自闭症患者还是神经症患者。"人工智能系统包括从DT-MRI扫描中分离出脑组织图像，并提取显示大脑区域之间连通性水平的成像标记。机器学习算法将自闭症儿童大脑中的标记模式与正常发育大脑中的标记模式进行比较。单张图像中的五大白质特征（区域对）。颜色图为黄色=小脑上梗（R）/无楔束（R），橙色=穹窿柱和穹窿体/放射状后冠（L），紫色=脾脏/网状结构内囊（L），蓝色=背侧扣带回（L）/穹窿嵴（R），绿色=脾脏/外囊（R）。图片来源：RSNA/MohamedKhudri,B.Sc."自闭症主要是一种大脑内部连接不当的疾病，"共同作者、路易斯维尔诺顿儿童自闭症中心主任、神经学教授、医学博士格雷戈里-巴恩斯（GregoryN.Barnes）说。"DT-MRI捕捉到了这些导致自闭症儿童经常出现的症状的异常连接，如社交沟通障碍和重复行为。"研究人员将他们的方法应用于自闭症脑成像数据交换-II中226名年龄在24到48个月之间的儿童的DT-MRI脑扫描。数据集包括126名受自闭症影响的儿童和100名发育正常儿童的扫描结果。该技术在识别自闭症儿童方面的灵敏度为97%，特异度为98%，总体准确率为98.5%。Khudri说："我们的方法是一项新的进步，能够早期发现两岁以下婴儿的自闭症。我们相信，在三岁前进行治疗干预可以带来更好的结果，包括自闭症患者有可能获得更大的独立性和更高的智商。"根据美国疾病预防控制中心发布的《2023年自闭症社区报告》，不到一半的自闭症谱系障碍儿童在3岁前接受了发育评估，30%符合自闭症谱系障碍标准的儿童在8岁前没有得到正式诊断。巴恩斯博士说："早期干预的理念是利用大脑的可塑性，即通过治疗使大脑功能恢复正常的能力。成像技术有望以客观的方式快速检测自闭症。我们设想了一种自闭症评估方法，首先进行DT-MRI评估，然后由心理学家进行简短的会诊，确认结果并指导家长采取下一步措施。这种方法可以减少心理学家多达30%的工作量。"研究人员说，患有自闭症的婴幼儿迟迟得不到诊断有几个原因，其中包括测试中心带宽不足，他们的人工智能系统可以促进精确的自闭症管理，同时减少与评估和治疗相关的时间和成本。人工智能系统会生成一份报告，详细说明哪些神经通路受到了影响、对大脑功能的预期影响以及严重程度分级，可用于指导早期治疗干预。研究人员正在努力实现其人工智能软件的商业化，并获得美国食品和药物管理局（FDA）的许可。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1400141.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1400141.htm

科学家指出之前的自闭症神经科学研究中潜在的缺陷

科学家指出之前的自闭症神经科学研究中潜在的缺陷这些新的研究结果是由南加州大学（USC）领导的一个国际研究小组获得的。他们的研究结果今天（11月14日）发表在《科学报告》杂志上。发育协调障碍（DCD）是DSM-V中描述的一种神经发育障碍，其特点是运动协调问题，严重干扰了日常生活活动和参与。这些问题不能用典型的疾病来解释，并且在生命早期就已经存在，这是一种影响协调的慢性残疾，有时被称为"笨拙儿童综合症"。它也被称为发育性运动协调障碍、发育不良或运动障碍。约有2-6%的人患有DCD，其中男性患者约为女性的四倍。大约85%的自闭症患者已经或有可能被诊断为DCD，这种情况会干扰学习和运动控制。DCD会损害日常活动，如打字、穿衣或走路，这随后会减少一个人的社会参与和满意度。区分自闭症谱系障碍（ASD）和DCD人群的大脑活动模式至关重要，因为ASD和DCD的广泛合并性混淆了以前的自闭症研究，在进行研究时，人们理解为只调查其核心社会交流症状。该研究的资深作者LisaAziz-Zadeh说："随着科学界对DCD的了解越来越多，我们已经意识到以前在自闭症文献中发现的白质差异实际上可以归因于这种潜在的运动并发症。事实上，这正是我们团队的发现--许多先前的研究结果可能实际上并不反映自闭症的核心症状，而更可能是对合并的DCD的反映。"Aziz-Zadeh是南加州大学陈氏职业科学和职业治疗部的副教授，与南加州大学Dornsife文理学院的大脑和创造力研究所以及心理学系联合任职。她是南加州大学身体认知神经科学中心的主任，该中心正在管理由美国国立卫生研究院、美国国防部和国家情报局局长办公室的情报高级研究项目活动资助的研究项目。Aziz-Zadeh及其同事使用扩散加权核磁共振成像，这是一种观察大脑功能连接的技术，8至17岁的儿童和青少年被分配到三个研究组之一：自闭症患者；可能患有DCD的人；以及正常发育的人。这些图像被分析、比较，并与参与者完成的运动和社会行为评估相关联。研究人员发现，许多以前被认为与自闭症有关的大脑结构连接模式也与DCD重叠。研究小组能够确定三条白质通路，与DCD和典型发育组相比，自闭症研究参与者表现出明显不同的连通性：小脑中部的纵向纤维和U型纤维、胼胝体小镊子/前汇合处和左小脑中部梗塞。这些差异也与自闭症患者的情绪表现和/或自闭症严重程度相关。患有DCD的儿童的大脑在左侧皮质-脊髓和皮质-小脑束中表现出独特的白质模式。"这些结果表明，我们可以使用先进的成像技术，在大脑解剖学层面上区分自闭症的标志性社交症状和其他运动相关症状，"该出版物的第一作者、研究数据收集期间Aziz-Zadeh实验室的前博士后学者EmilyKilroy说。"当然，人比他们的大脑解剖学要多得多，但在解剖学层面上这种程度的清晰度和特异性使我们离了解自闭症的生物学基础和表现更近了一步。了解更多：https://www.nature.com/articles/s41598-022-21538-0...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1332755.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1332755.htm