精神疾病临床应用机器学习方法

高涨的精神疾病的患病率,对精神疾病的有效治疗方法的巨大需求很大程度上增加了近年来。然而,神经元变性和患者的异质性的复杂性挑战这些疾病的早期诊断和有效的治疗方法。幸运的是,应用机器学习理论和算法为科学家们提供了新的见解,临床医生和病人应对这些挑战。

机器学习,包括特征提取的各种方法,选择,和分类,显示突出优势在精神疾病的病理分析。这些方法可以学习从大脑神经影像数据特点和适应变化的数据特征,有助于提高可靠性、性能和特定疾病诊断系统的准确性。此外,机器学习可以准确评估患者的条件和预测性能的临床干预措施,这是重要的适当的干预和治疗疾病。

本研究课题旨在结合理论和技术创新和评估性能的机器学习在精神疾病的临床研究与应用创新的机器学习算法,临床诊断和临床干预措施,结合临床大脑的神经影像数据。我们欢迎作者提交原始研究,包括临床案例研究和方法,以及技术报告、假说和理论、系统评价。手稿应结合相关机器学习方法和大脑神经影像数据提供临床有意义的研究,包括但不限于以下主题:

•协助诊断
•探索神经机制和生物标志物
•选择干预和治疗
•预测病理进展和临床结果
•应用程序的创新或改进的机器学习算法