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抑郁症的脑复杂网络研究进展 被引量：16
1
作者 王静 孔令茵 +1 位作者 雷炳业 吴凯 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第6期780-785,共6页
抑郁症是一种伴有情绪和认知功能损害、临床表现多样的常见精神性疾病。随着影像技术的发展,抑郁症伴随着大脑特定区域的结构和功能网络异常已被得到广泛证实。基于图论的脑复杂网络分析提示了抑郁症中大规模功能性和结构性脑网络的拓... 抑郁症是一种伴有情绪和认知功能损害、临床表现多样的常见精神性疾病。随着影像技术的发展,抑郁症伴随着大脑特定区域的结构和功能网络异常已被得到广泛证实。基于图论的脑复杂网络分析提示了抑郁症中大规模功能性和结构性脑网络的拓扑结构紊乱,这为早期发现抑郁症提供了潜在的有价值的生物标记物。本文综述近年来抑郁症的脑复杂网络研究进展,进而分析现有研究中基本结果和潜在不足,最后展望了未来可能的发展方向。 展开更多
关键词 抑郁症 图论 脑复杂网络 结构网络 功能网络 综述
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基于机器学习的神经精神疾病辅助诊断研究进展 被引量：9
2
作者 雷炳业 潘嘉瑜 +4 位作者 吴逢春 陆小兵 宁玉萍 陈军 吴凯 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第2期257-264,共8页
神经影像技术被广泛应用于研究大脑结构和功能异常与神经精神疾病之间的相关性。与传统的统计学分析方法不同,机器学习模型能对神经影像学数据进行个体化预测,发掘潜在的生物学标记物。神经精神疾病辅助诊断包含数据预处理和机器学习算... 神经影像技术被广泛应用于研究大脑结构和功能异常与神经精神疾病之间的相关性。与传统的统计学分析方法不同,机器学习模型能对神经影像学数据进行个体化预测,发掘潜在的生物学标记物。神经精神疾病辅助诊断包含数据预处理和机器学习算法。数据预处理是一种人为的特征工程,为机器学习算法提供量化特征;机器学习算法包含特征降维、模型训练和模型评估。鲁棒的机器学习算法可以实现对不同数据集的准确预测,并提供对预测结果贡献大的特征,作为潜在的生物学标记物。本文综述了近年来基于机器学习的神经精神疾病辅助诊断研究进展,从数据预处理、机器学习算法和生物学标记物3个角度进行介绍,并展望未来的研究方向。 展开更多
关键词 神经精神疾病 神经影像 机器学习 辅助诊断
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基于多模态MRI精神分裂症脑复杂网络研究进展 被引量：3
3
作者 孔令茵 吴逢春 +3 位作者 雷炳业 柯鹏飞 陈军 吴凯 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2020年第10期1550-1554,共5页
精神分裂症(SZ)为慢性精神疾病,常伴感知、思维、情感、行为等多方面障碍。MRI可用于观察SZ患者脑结构及功能异常,为识别精神障碍生物标记物提供重要支持。多项研究基于多模态MRI构建脑结构及功能网络,采用人脑连接组学分析方法,发现SZ... 精神分裂症(SZ)为慢性精神疾病,常伴感知、思维、情感、行为等多方面障碍。MRI可用于观察SZ患者脑结构及功能异常,为识别精神障碍生物标记物提供重要支持。多项研究基于多模态MRI构建脑结构及功能网络,采用人脑连接组学分析方法,发现SZ脑复杂网络异常,如最短路径长度增大、聚类系数及网络效率下降、核心节点受损等,进一步支持SZ失连接假说。本文针对SZ脑结构及功能网络、多模态网络等最新研究进行综述,探讨SZ脑复杂网络拓扑结构及属性特异性的特点,讨论现有研究方法存在的问题以及未来发展方向。 展开更多
关键词 精神分裂症 磁共振成像 神经网络 计算机
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