暖星小结：科学家发现，三维成像和统计分析技术可以作为诊断自闭症儿童的辅助工具，该技术可以识别自闭症儿童的面部特征，也可以帮助找出疾病的遗传原因。
当然，在相当长的一段时间内，我们仍然要依靠现有的康复干预手段来进行治疗，但我们也在等待着前沿医学研究的突破，相信那一天终会到来。
3D人脸成像技术有助于自闭症诊断
密苏里堪萨斯大学工程学院计算机科学副教授叶段说：“我们要检测自闭症儿童的面部特征。”
“这样做可能有助于我们定义自闭症儿童常见的面部结构，并有利于早期筛查。”
叶段教授
自闭症是一种谱系障碍，患者表现出共同的核心的症状，包括学习沟通和互动上的延迟。
尽早诊断出自闭症是找到有效的治疗方法的关键。
朱迪·迈尔斯是汤普森自闭症和神经发育障碍的儿童健康遗传学中心荣誉教授，她与叶段教授展开了合作。
他们基于过去的二维成像技术，用一系统的相机拍摄了自闭症儿童脸部的三维图像。
这些儿童年龄为8至12岁。一组儿童患有自闭症，另一组为典型的发育中的普通儿童。
研究人员利用三维成像技术拍摄了儿童的面部，使他们能够测量儿童的面部的曲率，而不是以前的测试中所测量的各特征点间的直线的距离。
叶段进行了复杂的统计分析，来找出各组在面部特征中的微小差异。
不仅仅是巧合？
“一切都是从一个临床观察开始的，”迈尔斯说。
“在多年的儿童的治疗中，我注意到，自闭症患者之间有一些类似的面部特征。我想这不仅仅是巧合。这种差异并不是反常的，相反，在兄弟姐妹之间，他们似乎有相似之处。”
使用三维图像和统计分析，我们创建了一个儿童的面孔“微调地图”，并比较了这些面部特征所表现出的各种自闭症症状。
迈尔斯与自闭症儿童
基于自闭症儿童的面部特征和自闭症症状，我们给自闭症小组的儿童分了类，我们想确定他们的症状和严重程度是否类似。
分析显示，三个不同亚组的自闭症儿童有类似的测量数据和面部特征。而且，他们的自闭症症状的类型和严重程度也相类似。
迈尔斯说，下一步他们将邀请其他研究小组来使用该研究结果，并进行DNA分析，寻找与每个亚组的特定基因。通过确定每个亚组所相关的基因，就可能找到更有效的治疗和药物疗法。
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