193.174.19.232
Proceedings of the 6th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER2013), 198–201p. (2013) DOI:10.1109/NER.2013.6695906
Early detection of autism spectrum disorder (ASD) in infants is vital in maximizing the impact and potential long-term outcomes of early delivery of rehabilitative therapies. To date no definitive diagnostic test for ASD exists. Electroencephalography is a noninvasive method used to capture underlying electrical changes in brain activity. This proof-of-concept study suggests that recurrence quantification analysis features computed from resting state spontaneous eyes-closed electroencephalographic (EEG) signals may be useful biomarkers for early detection of risk of ASD.
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