bridge-neurodivergence-detection

name	bridge-neurodivergence-detection
description	BRIDGE神经多样性检测方法论。整合图规范建模和深度生成网络，创建神经典型发育轨迹参考，评估个体神经偏离程度。适用于神经发育障碍诊断、脑龄预测、连接组分析。触发词：神经多样性、神经发育障碍、脑龄、规范建模、neurodivergence、brain age。
user-invocable	true

BRIDGE Neurodivergence Detection - 神经多样性检测

核心思想

整合图规范建模和深度生成网络，创建神经典型发育轨迹参考，量化神经偏离。

来源： arXiv:2410.11064 效用： 0.93

---

方法论

框架组件

• 规范建模：建立神经典型发育轨迹
• 深度生成模型：学习连接组变化
• 偏离评估：计算神经多样性分数

---

实现

import torch.nn as nn

class BRIDGEModel(nn.Module):
    def __init__(self, n_regions=200, latent_dim=64):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(n_regions * n_regions, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, latent_dim)
        )
        self.age_predictor = nn.Linear(latent_dim, 1)
    
    def predict_brain_age(self, connectivity):
        x = connectivity.flatten()
        h = self.encoder(x)
        return self.age_predictor(h)
    
    def compute_neurodivergence(self, conn, age):
        brain_age = self.predict_brain_age(conn)
        return abs(brain_age - age)

---

Activation Keywords

• 神经多样性
• 神经发育障碍
• 脑龄
• 规范建模

Tools Used

• torch
• numpy

Instructions for Agents

1. 建立神经典型参考轨迹
2. 预测个体脑龄
3. 计算偏离分数

Examples

评估自闭症儿童的脑连接偏离程度。

参考文献

• arXiv:2410.11064