Neuroscientifique de renommée mondiale, professeur d’université distingué et chef du centre TReNDS à Georgia State, Vince Calhoun a travaillé avec l’équipe de recherche pour développer l’étude.

Il a déclaré que la recherche démontre que, indépendamment de la croissance et du développement du cerveau, le FNC (connectivité du réseau fonctionnel – functional network connectivity) d’un enfant est robuste et stable avec une grande similitude entre les scans et peut servir d’empreinte digitale pour identifier un enfant individuel d’un grand groupe.

« Cette étude est très excitante car elle montre la promesse d’utiliser l’apprentissage automatique avancé pour identifier les modèles cérébraux qui pourraient nous aider à intervenir tôt chez les enfants les plus à risque de problèmes cognitifs ou psychiatriques », a déclaré Calhoun, auteur principal de l’étude.
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« La stabilité de la FNC dans notre travail actuel est définie comme la variabilité ou les changements de la connectivité fonctionnelle au repos entre les acquisitions (mesures) », a déclaré Fu.