网络首发时间:2020-01-04 14:44:55

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脑功能连接特征判别青少年注意缺陷多动障碍的探索

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【作者】 孙悦钟苑心杨莉曹庆久杨智

【Author】 SUN Yue;ZHONG Yuanxin;YANG Li;CAO Qingjiu;YANG Zhi;

【机构】 北京大学信息科学技术学院北京大学第六医院北京大学精神卫生研究所国家卫生健康委员会精神卫生学重点实验室(北京大学)国家精神心理疾病临床医学研究中心(北京大学第六医院)

【摘要】 目的:基于静息态脑功能连接特征建立注意缺陷多动障碍(ADHD)的智能诊断模型。方法:收集符合DSM-Ⅳ标准的60例8~16岁的ADHD患者和92例正常对照的静息态脑功能核磁共振成像数据,比较两组脑区间的功能连接,运用机器学习,探讨与机器学习理论的双重信息特征筛选方法得到的30个最优特征集合对ADHD诊断的预测性能。结果:ADHD在默认网络和感觉运动网络之间功能连接增强,默认网络内部,以及默认网络和小脑网络间的功能连接减弱。ADHD距离较远脑区间功能连接减弱,而距离较近的脑区间功能增强。模型的灵敏度和特异度分别可达80.3%和90.0%。结论:结合新的机器学习模型,运用ADHD脑功能连接特征的诊断方法可以获得较高的准确率。

【基金】 国家重点研发计划重大慢性非传染性疾病防控研究重点专项(2016YFC1306103);国家自然科学基金青年科学基金项目(81701348);北京大学临床医学+X青年专项联合研究项目
  • 【分类号】R749.94
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