自闭症是一组紧密联系的疾病谱系，患者存在共同的核心症状，如沟通及社交互动障碍。早期检出儿童自闭症是有效治疗及争取最佳预后的关键。通过使用先进的成像及  统计分析技术，美国密苏里大学的研究者找到了一种面部检测手段，或将有助于在幼儿中有效筛查出自闭症，并为遗传病因提供线索。该项研究结果发表于《自闭症与发育障碍杂志》。

    “我们希望检测出自闭症患儿特异性的面部特质，”密苏里大学工程学院计算机科学副教授Ye Duan指出，“通过这一手段，我们可以确定自闭症患儿常见的面部结构，进而实现该病的早期筛查。”

    本项研究由Ye Duan与密苏里大学Thompson自闭症与神经发育障碍中心荣誉教授Judith Miles合作，由先前针对2D成像技术的研究扩展而来。所招募的受试儿童年龄介于8-12岁之间，其中一组儿童已被诊断为自闭症，另一组则为发育正常的儿童。研究者使用了3D成像技术收集了这些儿童的面部图像，这一技术使得他们有能力测定面部特定区域的曲线距离，而不像先前研究中局限于直线的测量。随后，通过采用先进的统计分析技术，Duan教授测定了各组受试儿童面部测量指标的细微差异。

    “本项研究起始于临床观察，”Miles教授指出，“治疗自闭症多年，我注意到那些被诊断为自闭症的患儿具有某些相似的面部特征，我认为这不仅仅是巧合。这些差异并非那种不正常的差异，而有点儿类似于兄弟姐妹之间的那种相似性。通过使用3D及统计分析技术，我们创造出了儿童面部图，并将相关测量指标与儿童的临床表现相比对。我们希望确定的是，根据面部结构所确定的亚组是否与自闭症症状及其严重度相关。”

    在自闭症患儿中，研究者发现了3个截然不同的亚组，每一亚组的患儿具有相似的面部测量指标类型。这些亚组的患儿同时具有相似的自闭症症状及严重度。

    Miles教授指出，下一步的研究方向包括邀请其他研究小组复制上述发现，并对患儿的DNA进行分析，以了解与各个亚组相关的特定基因，而找到相关基因或有助于研发更为有效的治疗手段。

    信源：Advanced 3-D facial imaging may aid in early detection of autism，ScienceDaily