基于脑结构像的精神分裂症机器学习分类后印本

作者： 郑泓 ^1,2 蒲城城 ³ 王毅 ^1,2 陈楚侨 ^1,2
作者单位：

1. 中国科学院心理研究所心理健康重点实验室, 神经心理学与认知神经科学研究室, 北京 100101

2. 中国科学院大学心理系, 北京 100049

3. 北京大学第六医院, 北京大学精神卫生研究所, 国家卫生健康委员会精神卫生学重点实验室, 国家精神心理疾病临床医学研究中心, 北京 100191
提交时间：2023-03-28 00:30:19

摘要: 将机器学习应用于精神疾患的临床和基础研究是近年来的趋势。研究者将机器学习应用于精神分裂症患者及高危人群的T1加权像和弥散张量成像的脑影像数据中, 为了解疾病的生理病理学机制提供帮助。回顾以往研究发现额叶及颞叶的脑结构特征具有较高的区分能力, 行为数据和脑影像数据结合的分类效果优于单模态数据。现阶段研究存在样本量不足和泛化能力欠缺的局限, 未来研究应注意扩大样本量、制定标准化的分类方法, 从而进一步探究机器学习在精神疾患中的作用。

脑结构像弥散张量成像机器学习精神分裂症高危人群

分类： 心理学 >> 发展心理学
引用： ChinaXiv:202303.09384 (或此版本 ChinaXiv:202303.09384V1)
DOI:10.3724/SP.J.1042.2020.00252
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202303.09384.V1
科创链TXID： bf6dbb7f-8c16-4065-90c9-de1305c8466c
推荐引用方式： 郑泓,蒲城城,王毅 & 陈楚侨.(2020).基于脑结构像的精神分裂症机器学习分类.心理科学进展(02),252-265. (点此复制)

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2023-03-28 00:30:19

ChinaXiv:202303.09384V1

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