通过使用机器学习方法在Go/NoGo任务期间从皮质血液动力学反应中识别注意力缺陷多动症 (ADHD) 的神经成像生物标志物
Xi Li1, Xiaoli Liu2, Yuqin Jiang3
1Department of Psychiatry, Affiliated Kangning Hospital of Ningbo University (Ningbo Kangning Hospital), Ningbo, 315201, Zhejiang, China; School of Psychology, Shanghai University of Sport, Shanghai, 200438, China.
概括
功能近红外光谱 (fNIRS) 显示了注意力缺陷多动症 (ADHD) 儿童的异常大脑活动. 这些发现表明fNIRS可以帮助客观地诊断ADHD并评估执行功能障碍.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物标志物 生物标志物
- 医疗技术 医疗技术 医学技术
背景情况:
- 需要客观的生物标志物来诊断注意力缺陷多动症障碍 (ADHD).
- 功能近红外光谱学 (fNIRS) 可以测量皮质的血液动力学特性.
研究的目的:
- 在Go/NoGo任务中检测ADHD儿童的皮质血液动力学特性.
- 通过使用fNIRS.确定神经生物学特征来客观地诊断ADHD.
主要方法:
- 招募了97名患有多动症和多动症的儿童和84名健康对照 (HC).
- 使用fNIRS.分析了血液动力学反应和功能连接 (FC).
- 应用机器学习模型用于ADHD分类.
主要成果:
- 患有ADHD的儿童在右下额头和左前中心中表现出异常激活.
- 在ADHD中观察到改变的前端对象连接模式.
- 随机森林模型实现了ADHD诊断的高精度 (0.892) 和AUC (0.91).
结论:
- 在ADHD中,异常的前面对面血动力学反应可以作为客观生物标志物.
- fNIRS可以帮助评估ADHD的执行功能障碍.
- 这些发现促进了早期查和ADHD的客观诊断.
