一种基于面孔表情识别磁共振成像的精神分裂症早期诊断模型及其应用

摘要

本发明涉及精神分裂症早期诊断技术领域，具体公开一种基于面孔表情识别磁共振成像的精神分裂症早期诊断模型及其应用。本发明通过获取磁共振下的脑成像数据作为模型的训练数据；从训练数据中提取特征；对所提取的特征进行筛选；利用所筛选的特征和有监督的机器学习方法进行模型训练，从而建立精神分裂症早期诊断模型。精神分裂症是重性精神疾病，罹患该病的患者社会功能减退严重，严重者常有冲动、自伤、伤人等行为，提高其识别率有助于延缓精神分裂症患者的社会功能损害，减轻家庭及社会负担。本发明结合脑功能和脑结构的不同维度指标，通过特征筛选，成功构建精神分裂症多维早期诊断模型，提高精神分裂症患者的识别率及诊断率。