본 논문은 자폐 스펙트럼 장애(ASD)의 조기 진단 및 중재의 중요성을 강조하며, 기존의 임상적 평가 방식의 한계를 지적합니다. 객관적인 ASD 바이오마커의 필요성을 제기하며, 휴지기 기능적 자기공명영상(fMRI) 데이터를 이용한 딥러닝(DL) 모델을 개발하여 ASD 진단의 정확도와 해석력을 향상시키는 것을 목표로 합니다. Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) 데이터셋(884개 샘플)을 사용하여 ASD를 정확하게 분류하고, ASD와 일반 대조군 간의 차이를 보이는 중요 뇌 영역을 강조하는 모델을 제시합니다. 기존 연구와의 비교를 통해 모델의 일반화 성능을 검증하고, 객관적이고 신뢰할 수 있는 ASD 진단을 위한 설명 가능한 AI (XAI)의 발전에 기여한다는 점을 강조합니다.
