使用可解释图形神经网络的疼痛处理神经回路进行非自杀性自我伤害预测
Sichu Wu1,2, Yuan Xue2, Yaming Hang1
1Department of Psychiatry, The Affiliated Brain Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China.
Annals of medicine
|June 18, 2025
概括
图形神经网络通过分析大脑连接来预测非自杀性自伤 (NSSI) 风险. 整合疼痛尺度提高了预测准确度,突出了参与NSSI相关疼痛处理的关键大脑区域.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 精神病学是一个精神病学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 非自杀性自我伤害 (NSSI) 具有无自杀意图的故意组织损伤的特点.
- 患有NSSI的个体经常表现出改变的疼痛感知,但基本的神经回路并未得到充分理解.
- 这项研究使用先进的计算方法研究了NSSI的神经基础.
研究的目的:
- 使用多式联络神经成像数据预测NSSI的风险.
- 确定与NSSI相关的特定大脑网络连接模式.
- 探索NSSI中疼痛处理异常的作用.
主要方法:
- 利用NSSI患者的静止状态fMRI和扩散张力成像,健康对照和疾病控制.
- 为每个参与者构建了与疼痛相关的大脑网络.
- 开发了一个可解释的图表注意力网络 (GAT) 模型,包含人口统计和自我报告的疼痛数据.
主要成果:
- 采用GAT模型,仅使用成像数据,NSSI患者与健康对照患者的区别准确度达到80%.
- 当包括自我报告的疼痛量表时,准确性增加到88%.
- 在NSSI相关的疼痛处理中,确定了杏仁体-海马体和IFG岛之间的关键连接.
结论:
- 该GAT模型有效地预测NSSI风险,并强调边缘和IFG功能集成在NSSI疼痛处理中的重要性.
- 改变疼痛处理似乎是NSSI的一个重要机制.
- 这些发现为开发NSSI的新型神经调制干预提供了洞察力.
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