f66永乐中国-机器学习识别出重度抑郁症患者新的大脑网络特征
2026-04-22 03:28:02

呆板进修辨认出重度抑郁症患者新的年夜脑收集特性

日期：2020-12-11 来历：本站 供稿：生物质源与安全处 作者：治理员 种别：自力撰写

基在呆板进修技能的神经科学基础常识于临床运用历程中凡是会碰到固有的坚苦，由于呆板进修的脑标志物很难推广到自力成像部位得到的数据，这重要是因为功效磁共振成像的位置差异较年夜。 12月8日，发表于《PLOS Biology》上的一项新研究中，来自日本京都国际进步前辈电信研究所的研究职员使用呆板进修技能，利用差别的脑成像检测和谈，辨认出重症抑郁症患者年夜脑差别部位之间新的、差别的协调勾当模式。 虽然重度抑郁症凡是可以直接人工诊断出来，但更好地相识与抑郁症相干的年夜脑收集可以改善医治计谋。 呆板进修算法可以运用在抑郁症患者的年夜脑勾当数据，以发明数据之间的联系关系。然而，年夜大都研究只存眷在抑郁症的特定亚型，或者者没有思量到医疗机构之间脑成像和谈的差异。 为f66永乐中国-相识决这些挑战，京都国际进步前辈电信研究所年夜脑信息通讯研究试验室的Ayumu Yamashita博士及他的同事使用呆板进修阐发了713人的年夜脑收集数据，此中149人患有重度抑郁症。这些数据是用一种叫做静息状况功效核磁共振成像（rs-fMRI）的技能网络的，这类技能可以检测年夜脑勾当并天生图象，以显示年夜脑差别区域之间的协调勾当，或者功效接洽。成像是于差别的机构利用差别的和谈举行的。 研究职员发明，呆板进修要领于成像数据中辨认出要害的功效接洽，它可以作为重度抑郁症的脑收集特性。事实上，当研究职员将这一新的特性运用到从差别机构网络的521人的rs-fMRI数据上时，他们于确定这些新人中哪些人患有重度抑郁症方面到达了70%的正确率。 研究职员但愿他们这个新的脑收集特性，可以运用在差别的成像和谈，还有可以作为发明与抑郁症亚型相干的脑收集模式的基础，并展现抑郁症及其他疾病之间的瓜葛。 更好地舆解重度抑郁症患者的年夜脑收集毗连，可以帮忙患者找到有用的医治要领，并为新医治要领的开发提供有价值的信息。 论文链接：https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3000966

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