神经精神疾病自动分类与预测研究进展

神经精神疾病的神经病理机制仍有许多未知,客观临床诊断标准也十分欠缺,其诊断与预后面临巨大挑战.随着神经影像技术的快速发展,神经影像数据被广泛应用于神经精神疾病神经病理机制的探索和潜在生物标志物的发掘.相比于实现群体水平分析的传统单变量分析方法,机器学习模型基于神经影像数据,实现神经精神 疾病的个体化、智能化预测.综述近年来基于机器学习的神经精神疾病自动分类与预测研究进展,从机器学习基本原理和精神分裂症、抑郁症、阿尔兹海默症与帕金森病等4种典型神经精神疾病的最新研究成果等方面进行了总结和分析.目前,疾病自动分类与预测研究还存在着样本量小、可重复性低等局限性,未来可以通过多站点数据协同分析来提高研究的样本量.此外,深度学习和跨疾病诊断与预测也是未来研究的重要方向.