【摘 要】
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目的识别与抑郁症诊断相关的影像组学特征,并基于所识别的特征建立和评估重度抑郁症(MDD)和阈下抑郁症(StD)的分类模型。资料与方法纳入171例受检者,其中MDD 40例、StD 57例
【机 构】
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郑州大学物理学院（微电子学院）,中国科学院高能物理研究所,中国科学院大学,北京中医药大学
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(81671770)
论文部分内容阅读
目的识别与抑郁症诊断相关的影像组学特征,并基于所识别的特征建立和评估重度抑郁症(MDD)和阈下抑郁症(StD)的分类模型。资料与方法纳入171例受检者,其中MDD 40例、StD 57例、正常对照组74例,进行头部MRI扫描,获得T1WI图像,基于解剖图谱提取116个脑区的影像组学特征,通过基于树的特征选择方法计算初始特征的重要程度,在已识别特征的基础上构建SVM模型,并通过准确度、敏感度和特异度评估分类器性能。结果使用分类器区分MDD患者与正常对照组的分类准确度为86.51%,使用分类器区分StD患者和
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