自閉症スペクトラム障害（ASD）の診断において、動的機能的結合性（dFC）と静的機能的結合性（sFC）の統合以外にも、いくつかの新しいアプローチが考えられます。まず、マルチモーダルアプローチが挙げられます。これは、fMRIデータに加えて、遺伝的情報、行動データ、心理的評価などの他のデータソースを統合することで、より包括的な診断を可能にします。次に、機械学習や深層学習を用いた特徴選択手法の改善が考えられます。特に、自己教師あり学習や転移学習を活用することで、少ないデータからでも有用な特徴を抽出し、モデルの精度を向上させることが期待されます。また、時間的変化を捉えるための新しいアルゴリズムの開発も重要です。例えば、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）を用いることで、時間的な依存関係を考慮した分析が可能になります。これらのアプローチは、ASDの診断精度を向上させるための新たな道を開く可能性があります。