为实现精神分裂症脑疾病的计算机辅助诊断治疗，将机器学习技术和结构磁共振成像(structural magnetic resonance imaging,sMRI)分析方法应用其中。首先，对sMRI图像库中精神分类症患者和正常人两类受试者进行统计学分析，随后对三维形式的sMRI灰质图像进行切片化及加权平均处理；其次，利用机器学习方法对处理后的图像提取灰度共生矩阵纹理特征；最后，使用XGBoost等算法进行分类，获得精神分裂症诊断结果。实验结果表明，XGBoost算法取得了优秀的诊断精度，为精神分裂症患者的临床诊断与治疗提供生物学依据。
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