Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Biological Causes of Schizophrenia01:29

Biological Causes of Schizophrenia

145
Schizophrenia, a severe psychiatric disorder, arises from a complex interplay of biological factors, including genetic predisposition, structural brain abnormalities, neurotransmitter dysregulation, and developmental irregularities. These factors collectively contribute to the onset and progression of the disorder, which typically manifests in late adolescence or early adulthood.
Genetic Factors in Schizophrenia
The genetic basis of schizophrenia is strongly supported by family and twin...
145
Classification of Neurotransmitters01:30

Classification of Neurotransmitters

3.5K
Neurotransmitters play a crucial role in the communication between neurons in the autonomic nervous system. Neurons in the autonomic nervous system can be cholinergic or adrenergic depending on the neurotransmitters synthesized. Cholinergic neurons use acetylcholine as their primary neurotransmitter. This includes all the preganglionic fibers of the sympathetic and pre- and postganglionic fibers of the parasympathetic nervous systems. In addition, neurons of the somatic nervous system also use...
3.5K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Successful initiation of catatonia treatment with oral diazepam in bipolar disorder: A case report.

Dusunen adam : Bakirkoy Ruh ve Sinir Hastaliklari Hastanesi yayin organi·2026
Same author

Decomposing neuroanatomical heterogeneity in depression: insights from an ENIGMA major depressive disorder working group study in 5146 individuals.

Translational psychiatry·2026
Same author

Individualized cortical gradient and network topology reveal symptom-linked disruptions and neurobiological subtypes in schizophrenia.

medRxiv : the preprint server for health sciences·2026
Same author

Functional connectivity gradients of the insula in major depressive disorder.

Frontiers in psychiatry·2026
Same author

Delirious Mania with Mild Encephalitis and a Reversible Splenial Lesion Successfully Treated with Electroconvulsive Therapy: A Case Report.

Clinical psychopharmacology and neuroscience : the official scientific journal of the Korean College of Neuropsychopharmacology·2026
Same author

Extrapyramidal symptom severity across machine learning-derived neuroanatomical subtypes of schizophrenia.

Psychiatry research. Neuroimaging·2026

関連する実験動画

Updated: Sep 9, 2025

Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies
04:25

Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies

Published on: December 15, 2023

2.8K

機械学習による統合失調症の神経解剖学的サブタイプ化

Ibrahim Sungur1, Simay Selek2, Kaan Keskin1

  • 1Department of Psychiatry, School of Medicine, Ege University, Izmir, Turkey; SoCAT Lab, Department of Psychiatry, School of Medicine, Ege University, Izmir, Turkey.

Psychiatry research. Neuroimaging
|September 4, 2025
PubMed
まとめ

機械学習は統合失調症患者の2つの神経解剖学的サブタイプを特定しました 異なる灰色の質量で特徴づけられるこれらのサブタイプは,パーソナライズされた治療戦略の可能性を示しています.

キーワード:
機械学習神経イメージング統合失調症構造磁気共鳴画像サブタイプ

さらに関連する動画

Author Spotlight: Advancing Alzheimer's Research – Exploring Early Detection and Multi-Omics Approaches
09:47

Author Spotlight: Advancing Alzheimer's Research – Exploring Early Detection and Multi-Omics Approaches

Published on: December 15, 2023

1.2K
Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data
14:27

Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

Published on: June 26, 2013

15.8K

関連する実験動画

Last Updated: Sep 9, 2025

Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies
04:25

Author Spotlight: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies

Published on: December 15, 2023

2.8K
Author Spotlight: Advancing Alzheimer's Research – Exploring Early Detection and Multi-Omics Approaches
09:47

Author Spotlight: Advancing Alzheimer's Research – Exploring Early Detection and Multi-Omics Approaches

Published on: December 15, 2023

1.2K
Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data
14:27

Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

Published on: June 26, 2013

15.8K

科学分野:

  • 神経イメージング
  • 精神科
  • 計算神経科学

背景:

  • 統合失調症は,臨床的および神経生物学的な表現において顕著な異質性を表しています.
  • この異質性を理解することは,標的治療の開発に不可欠です.

研究 の 目的:

  • データを駆使した機械学習アプローチを用いて 神経解剖学的統合失調症のサブタイプを特定する.
  • これらのサブタイプに関連した独特の構造的な脳のパターンを特徴づける.

主な方法:

  • 222人の参加者の構造MRIデータ (136人の統合失調症患者,86人の対照群) の分析.
  • 半監督機械学習アルゴリズムであるHYDRA (差別分析による異質性) の適用.
  • 健康な対照群とのサブタイプ比較に使用されたヴォクセルベースの形態測定法 (VBM).

主要な成果:

  • 統合失調症の2つの異なる神経解剖学的サブタイプが特定されました.
  • サブタイプ1: 皮質領域 (島,帯状,前頭,側頭部) に広がった下部灰色の質量.
  • サブタイプ2: コントロールとサブタイプ1と比較して皮質下部の体積 (,タラムス,海馬) が増加した.

結論:

  • 機械学習は統合失調症の構造的異質性を 効果的に明らかにします
  • 特定されたサブタイプは,神経解剖学的サブタイプ化のための洗練された枠組みを提供します.
  • 異なるサブタイプは,個別化された治療を容易にし,研究精度を向上させる可能性があります.