通过训练有监督的机器学习模型与大脑MRI发现进行自杀倾向的分类:系统性审查
Mohammadamin Parsaei1, Fateme Taghavizanjani1, Giulia Cattarinussi2
1School of Medicine, Tehran University of Medical Science, Tehran, Iran.
Journal of affective disorders
|August 11, 2023
概括
机器学习 (ML) 模型显示了使用磁共振成像 (MRI) 数据识别自杀念头的潜力. 深度学习模型显示出卓越的预测性能,强调需要进一步研究来验证这些发现.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 自杀是一个关键的全球公共卫生问题,需要改进早期识别自杀思想和行为的方法.
- 磁共振成像 (MRI) 提供了一种非侵入性的方法来研究可能与自杀相关的大脑结构和功能.
结论:
- 虽然许多研究开发了用于自杀识别的ML模型,但它们的预测性能不一致.
- 限制包括样本规模小,缺乏外部验证,研究设计异质.
- 进一步严格的研究是必不可少的,以充分实现ML的潜力,从MRI数据识别自杀倾向.


