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機器學習確定抑鬱症的腦徵發發網

通過機器學習,研究人員發現了新穎獨特的咕咕聲模式發發網-娛樂城激活的活動信用卡娛樂城在重度抑鬱症患者的大腦區域之間-即使使用不同的協議來檢測這些大腦網絡。日本京都國際高級電信研究所的Ayumu Yamashita及其同事在開放獲取期刊上發表了這些發現。iwin娛樂城;PLOS生物學.

雖然通常可以直接診斷出嚴重的抑鬱症,但更好地了解與抑鬱症相關的腦網絡可以改善治療策略。可以將機器學習算法應用於抑鬱症患者的大腦活動數據,以便找到這種關聯。但是,大多數研究僅集中於抑鬱症的特定亞型,或者沒有考慮醫療機構之間腦成像方案的差異。

為了應對這些挑戰,Yamashita及其同事使用機器學習來分析來自713人(其中149人患有嚴重抑鬱症)的大腦網絡數據。這些數據是使用稱為靜止狀態功能MRI(rs-fMRI)的技術收集的,該技術可檢測大腦活動並生成圖像,以揭示大腦不同部位之間的協調活動或“功能連接”。想像娛樂城pttg是在不同的機構使用不同的協議執行的。

機器學習方法可以識別成像數據中的關鍵功能連接,這些功能連接可以用作嚴重抑鬱症的大腦網絡簽名。確實,當研究人員將該新簽名應用於在其他機構從521名其他人那裡收集的rs-fMRI數據時,他們在識別哪些特徵上達到了70%的準確性。 娛樂城賺錢這些新人中有嚴重的抑鬱症。

研究人員希望他們的新的大腦網絡簽名(可以應用於不同的成像協議)可以為發現與抑鬱症亞型相關的大腦網絡模式,揭示抑鬱症與其他疾病之間的關係奠定基礎。更好地了解重度抑鬱症的腦網絡連接可以幫助使患者適應有效的治療方法,並為開發新的治療方法提供信息。

參考:

山下A,Sa Y,山田T等。跨多個成像部位的主要抑鬱症的可概括性腦網絡標記。 PLOS生物學2020; 18(12):e3000966。 doi:10.1371 / journal.pbio.3000966

本文已從PLOS提供的材料中重新發布。注意:材料的長度和內容可能已被編輯。有關更多信息,請聯繫引用的來源。