磁共振影像深度学习在精神分裂症诊断中的应用综述

发布时间：2025-02-11 11:11

　　 精神分裂症是一种大脑存在结构和功能异常的严重精神疾病,目前尚无十分有效的诊疗手段。许多研究者尝试采用基于磁共振影像的机器学习方法辅助诊断精神分裂症。深度学习由于其强大的特征表示能力,在医学影像等领域得到了广泛的应用,表现出比传统机器学习方法更优异的性能。目前已有论文对深度学习在医学影像领域内的应用进行了详细的总结和分析,却很少有论文对其在具体某一疾病(例如精神分裂症)诊断中的应用进行系统的梳理和总结。因此,本文主要关注深度学习在基于磁共振影像的精神分裂症诊断中的应用。首先介绍了基于磁共振影像的精神分裂症诊断中常用的几种深度学习模型;其次按照数据的不同模态将相关研究划分为:基于结构磁共振成像的方法、基于功能磁共振成像的方法以及基于多模态数据的方法,并对各类方法的具体应用进行了总结;最后针对目前的研究现状,进一步分析和总结出样本量偏小、样本类别不均衡、模型可解释性低、多模态分析中缺失模态数据以及缺少有效融合策略等,是目前该领域研究中存在的主要问题。多中心及纵向数据分析以及针对不同症状亚型的个体化精准诊断模型的构建,是未来该领域研究发展的趋势。本文系统地总结了深度学习在基于磁共振影像的精神分...

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
0 引 言
1 深度学习模型
    1.1 FNN
    1.2 RNN
    1.3 CNN
    1.4 无监督特征学习模型
        1.4.1 堆栈式自动编码器
        1.4.2 深度置信网络
    1.5 其他深度模型
        1.5.1 胶囊网络
        1.5.2 多粒度级联森林
2 深度学习在基于磁共振影像的精神分裂症诊断中的应用
    2.1 基于sMRI的方法
    2.2 基于fMRI的方法
    2.3 基于多模态数据的方法
3 挑战与展望
    3.1 样本相关问题
    3.2 可解释性问题
    3.3 多模态数据分析问题
    3.4 多中心及纵向数据
    3.5 个体化精准诊断模型
4 结 语



本文编号：4033177