卷积神经网络和影像技术在精神分裂症中的研究进展

摘要：

精神分裂症基于影像学的研究依赖于手工提取特征,而深度学习中的卷积神经网络可以自动学习这些特征,将二者结合是时下精神分裂症研究的热点和焦点,进展迅速,前景广阔.目前已有部分学者利用卷积神经网络和影像数据对精神分裂症进行了深入的研究与讨论.本文回顾了卷积神经网络和影像学在精神分裂症诊断、鉴别诊断、预后判断以及机制探索等方面的进展,为其临床应用提供支持和依据.

关键词：精神分裂症、卷积神经网络、核磁共振、深度学习

所属期刊栏目：32

分类号：R749.3(神经病学与精神病学)

资助基金：江苏省自然科学基金面上项目;南京市科委社会发展一般项目;南京市卫计委重点;国家重点研发计划;南京医科大学专病队列研究项目

在线出版日期：2023-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：488-491