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基于多模态磁共振影像的首发未用药精神分裂症自动分类研究

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目的:精神分裂症(SZ)患者的大脑结构和功能异常已经被广泛报道,但是以SZ患者和正常人的比较研究居多.本研究通过机器学习的方法,建立首发未用药SZ(FESZ)患者和正常人的分类模型,在个体水平进行判断. 方法:研究采集了44名FESZ患者和56名正常人的结构和功能磁共振影像,基于自动解剖标签(AAL)模板提取了90个感兴趣区域的灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅和度中心度作为特征,并将这些有显著差异的特征作为输入,用基于递归特征消除的支持向量机对FESZ患者和正常人进行分类. 结果:发现FESZ患者大脑功能异常的脑区主要为颞极、枕叶、额眶部、额中回、壳核、楔叶和距状回，结构异常的脑区为距状回(图1)，这些脑区和语言、情感、多感觉整合和视觉相关，其异常可能导致SZ患者的感知觉异常、社会活动退缩和情绪失控等。在分类研究中，局部一致性和低频振荡振幅的组合为最佳分类特征，分类准确率达到96.97%,ROC曲线下的面积达到0.998(图2)。结论:研究发现FESZ患者大脑功能异常比结构异常更广泛。研究结果有利于加深对SZ病理机制的了解，有可能开发出用于临床辅助诊断的生物学标记物。

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来源
《中国神经科学学会精神病学基础与临床分会第十三届学术年会》|2016年|314|共1页
会议地点南京
作者
吴逢春; 杨勇哲; 张越; 李荷花; 吴凯; 宁玉萍;
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作者单位

中国神经科学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类精神分裂症;
关键词
精神分裂症; 多模态磁共振影像; 自动分类; 支持向量机;

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