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Prediction of lithium response in first-episode mania using the LITHium Intelligent Agent (LITHIA): Pilot data and proof-of-concept

机译:使用LITHium Intelligent Agent(LITHIA)预测首发躁狂中的锂反应:先导数据和概念验证

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摘要

ObjectivesIndividualized treatment for bipolar disorder based on neuroimaging treatment targets remains elusive. To address this shortcoming, we developed a linguistic machine learning system based on a cascading Genetic Fuzzy Tree (GFT) design called the LITHium Intelligent Agent (LITHIA). Using multiple objectively defined fMRI and proton MRS (1H-MRS) inputs, we tested whether LITHIA could accurately predict lithium response in participants with first-episode bipolar mania.
机译:目的根据神经影像学治疗目标对双相情感障碍进行个体化治疗仍然遥遥无期。为了解决此缺点,我们基于称为LITHium Intelligent Agent(LITHIA)的级联遗传模糊树(GFT)设计开发了一种语言机器学习系统。使用多个客观定义的功能磁共振成像和质子MRS( 1 H-MRS)输入,我们测试了LITHIA是否可以准确预测首发双极躁狂症参与者的锂反应。

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