诊断自闭症可能只需要进行十分钟的脑扫描。英国精神病研究院的克里斯汀·埃克（Christine Ecker）开发了一种软件来确定自闭症的解剖学特征。

埃克的研究团队对20位成年男性自闭症患者、20位注意力缺陷（俗称多动症）患者和20位健康对照者的脑部进行了MRI扫描。他们使用一种称为”支持向量机（SVM）”的机器学习工具来分析数据和确定图形，以比较各组之间的关键性差异，比如皮层皱褶和大脑弯曲度的差异。

SVM用于构建模型，以预测脑扫描结果属于自闭症组还是对照组。在将原始的扫描结果输入这个模型时，诊断自闭症的成功率达到90%。

现有的自闭症诊断工具都需要进行行为学测试和交谈，因此这些方法不但费时，而且可能引起紧张。埃克现在打算在儿童中对她的模型进行测试，她预测在儿童中结果会更准确，因为”健康脑和自闭症脑之间的解剖学差异在儿童期更加突出”。

伦敦大学学院的犹他·福尔斯（Uta Frith）说：”作者很谨慎地将这个工具用在一个特定的组，没有声称这个工具在各种类型的自闭症中都有用。这只是个开始，一种概念证明。必须在新的组中检验这个方法，看它是否达到相同的结果。”

她补充道，单单研究脑部解剖是不够的：”我们需要了解解剖学的差异是如何与精神生活相关，如果与人们的思维和感觉相关的。”