使用大脑结构神经成像测量方法来预测临床高风险个体的精神病发作
Yinghan Zhu1, Norihide Maikusa1, Joaquim Radua2
1Center for Evolutionary Cognitive Sciences, Graduate School of Arts and Sciences, The University of Tokyo, Tokyo, Japan.
使用脑MRI扫描的机器学习模型可以预测临床高风险 (CHR) 个体的精神病发作. 这种方法对识别那些可能患上精神病的人有希望,有助于早期干预.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 机器学习 机器学习
- 精神病学是一个精神病学.
背景情况:
- 结构磁共振成像 (sMRI) 越来越多地用于疾病分类.
- 基于sMRI的机器学习模型对临床高风险 (CHR) 个体中精神病发作的预测能力仍然在很大程度上未被探索.
- 早期发现精神病风险对于及时干预至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证使用sMRI数据的机器学习分类器,以预测CHR个体的精神病发作.
- 为了区分CHR中后来患上精神病 (CHR-PS+) 的个体与健康对照 (HCs).
- 为了区分CHR-PS+个体与那些不发展精神病 (CHR-PS-) 或不确定后续状态 (CHR-UNK) 的个体.
主要方法:
- 利用T1加权的sMRI扫描从1165个CHR个体和1029个HC在21个地点.
- 使用ComBat进行协调的神经成像数据 (皮质下体积,皮质厚度,表面积),并根据年龄和性别进行校正.
- 在20个站点 (120个CHR-PS+,799个HC) 的数据上训练了一个分类器,并在独立的数据集上验证了它.
主要成果:
- 分类器在培训数据集上达到85%的准确性,在独立的确认数据集上达到73%.
- 区域皮层表面积测量,特别是在上额,上和岛屿皮层,是关键的预测指标.
- 与CHR-PS+个体 (30%) 相比,CHR-PS和CHR-UNK个体更有可能被归类为HC (分别为73%和80%).
结论:
- 多站点的sMRI数据可以训练一个有前途的分类器来预测CHR个体的精神病发作.
- 基线MRI扫描可能有助于确定CHR个体的预后,考虑到青少年大脑发育.
- 需要进一步的前性研究来确定该分类器的临床实用性.
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