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Characterization of major depressive disorder using a multiparametric classification approach based on high resolution structural images

机译:使用基于高分辨率结构图像的多参数分类方法对重度抑郁症进行表征

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摘要

BackgroundMajor depressive disorder (MDD) is one of the most disabling mental illnesses. Previous neuroanatomical studies of MDD have revealed regional alterations in grey matter volume and density. However, owing to the heterogeneous symptomatology and complex etiology, MDD is likely to be associated with multiple morphometric alterations in brain structure. We sought to distinguish first-episode, medication-naive, adult patients with MDD from healthy controls and characterize neuroanatomical differences between the groups using a multiparameter classification approach.
机译:背景严重抑郁症(MDD)是最致残的精神疾病之一。先前对MDD进行的神经解剖学研究已经揭示了灰质体积和密度的区域变化。但是,由于症状和病因复杂,MDD可能与大脑结构的多种形态变化有关。我们试图从健康对照中区分出首发,未曾接受过药物治疗的MDD成年患者与健康对照,并使用多参数分类方法来表征两组之间的神经解剖学差异。

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