Časná diagnostika schizofrenie (Sch) a bipolární poruchy (BD) může významně snížit dopad neléčené nemoci. Neurozobrazovací metody dosud nenašly výrazné uplatnění v psychiatrické diagnostice. Strojové učení by mohlo pomoci realizovat diagnostický příslib neurozobrazovacích vyšetření. Výzkum prvních epizod nemoci snižuje heterogenitu a zvyšuje sensitivitu pro záchyt diagnostických biomarkerů. V této studii plánujeme shromáždit zobrazovací data zaměřená na strukturu, funkční a strukturální konektivitu mozku od 140 pacientů s první epizodou Sch, 140 pacientů s první epizodou mánie a 140 zdravých kontrol. Našim cílem je analyzovat neurozobrazovací výsledky pomocí strojového učení za účelem zlepšení časné a diferenciální diagnostiky Sch a BD. Žádné studie doposud nevyužily strojové učení k analýze více neurozobrazovacích modalit na dostatečně rozsáhlém a homogenním souboru pacientů s 2 závažnými psychiatrickými onemocněními. Diagnostický test založený na MRI biomarkrech by byl zásadním přínosem v časné diagnostice psychóz, kdy diagnostická chyba může vést k opožděné nebo neúčinné léčbě.; The early diagnosis of schizophrenia (Sch) or bipolar disorder (BD) could improve the outcomes and decrease the effects of untreated illness. Brain imaging has been of limited diagnostic use in psychiatry. Machine learning (ML) may better translate neuroimaging to individual subjects. Studying first episode participants decreases heterogeneity and increases sensitivity for detection of diagnostic biomarkers. We intend to combine brain imaging with ML to improve early diagnosis and early differentiation between Sch and BD. We will apply ML to structural MRI, diffusion tensor imaging and resting state functional connectivity data from 140 participants with first episode of Sch, 140 participants with first episode of mania and 140 controls matched by age and sex. No previous studies applied ML to multiple MRI modalities acquired from sufficiently large and homogeneous populations of participants with 2 major psychotic disorders. A diagnostic test based on MRI biomarkers would be of immense benefit in early detection, where a diagnostic error may lead to delayed or inefficient treatme...

Improving early diagnosis of schizophrenia and bipolar I disorder by combining magnetic resonance imaging and machine learning

Doba řešení: 2016-2019

Obsahuje literaturu