第一章 引言
1.1研究目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文内容结构安排
第二章 诊断双相情感障碍的精神科量表
2.1 双相情感障碍简介
2.2 精神科量表以及存在的问题
2.2.1 心境障碍问卷MDQ
2.2.2 轻躁狂检查表HCL-32
2.2.3 双极性指数BPx
2.3 小结
第三章 机器学习算法简介
3.1 随机森林算法简介
3.1.1 随机森林的原理
3.1.2 随机森林的性质
3.2 支持向量机简介
3.3 Lasso算法简介
3.3.1 Lasso原理
3.3.2 Lasso可以进行变量选择的原因
3.4 线性判别分析LDA简介
3.5 Logistic回归
3.6 小结
第四章 利用机器学习算法优化区分双相亚型的量表
4.1 特征选择
4.2 实验数据
4.3 双相亚型区分目前存在的问题
4.4 实验设计
4.4.1 数据准备
4.4.2 实验步骤
4.5 实验结果
4.6 小结
第五章 利用机器学习算法优化区分双相Ⅱ型和抑郁的量表
5.1 双相Ⅱ型与抑郁区分存在的问题
5.2实验数据
5.3 实验设计过程
5.4 实验结果
5.5 小结
第六章 优化的精神科量表的应用
6.1 应用场景
6.1.1 临床辅助诊断
6.1.2 二次筛查
6.2 应用方案
6.3 使用情况
6.4 效果分析
6.5 小结
第七章 总结与展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢
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