PSYCH OpenIR  > 中国科学院心理健康重点实验室
基于脑结构像的精神分裂症机器学习分类
郑泓; 蒲城城; 王毅; 陈楚侨
Abstract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。
2020
Source Publication心理科学进展
Volume28Issue:2Pages:252-265
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.psych.ac.cn/handle/311026/33251
Collection中国科学院心理健康重点实验室
Affiliation1.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
2.中国科学院大学心理系
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(北京大学)国家精神心理疾病临床医学研究中心(北京大学第六医院)
Recommended Citation
GB/T 7714
郑泓,蒲城城,王毅,等. 基于脑结构像的精神分裂症机器学习分类[J]. 心理科学进展,2020,28(2):252-265.
APA 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,28(2),252-265.
MLA 郑泓,et al."基于脑结构像的精神分裂症机器学习分类".心理科学进展 28.2(2020):252-265.
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