临床应用机器学习方法

随着精神失常高发,对有效治疗精神失常的大量需求近年来大增神经元退化复杂性和病人异质性挑战早期诊断和有效处理这些失序幸运的是,机器学习理论和算法应用为科学家、临床医生和病人提供新洞见以迎接这些挑战

机器学习包括特征提取、选择和分类等各种方法,在心理失常病理分析中显示优异性方法从脑神经成像数据中学习特征并适应数据特征变异,帮助提高特定疾病的诊断系统可靠性、性能和精度此外,机器学习可准确评估病人条件并预测临床干预性能,这对适当的干预和治疗疾病意义重大。

研究题目旨在综合理论技术创新并评价机器学习性能学心理失常临床研究应用创新机器学习算法、临床诊断和临床干预综合脑部临床神经成像数据我们欢迎作者提交原创研究,包括临床案例研究和方法,以及技术报告、假设论和理论以及系统审查手稿应合并相关机器学习方法与脑神经成像数据以提供具有临床意义研究,包括但不限于以下专题

辅助诊断
探索神经机制与生物标志
选择干预和处理
预测病理进程和临床结果
应用创新或改良机器学习算法