该研究提出了一种深度学习方法，使用Siamese验证框架扩展稀缺数据，解决数据不平衡和样本异质性，使用Path Signature来纵向解读两个时间点的数据，实现早期自闭症的诊断。

基于联邦学习的支持向量分类器实现精准自闭症谱系障碍预测 (SVCFL)
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