基于机器学习的脑小血管病认知障碍影像研究进展
Advances in Machine Learning-based Neuroimaging Studies on Cognitive Impairment due to Cerebral Small Vessel Disease作者机构：上海交通大学医学院附属仁济医院神经内科上海1200127 上海交通大学医学院附属仁济医院中澳神经认知中心 上海交通大学医学院附属仁济医院健康管理中心
出 版 物：《中国卒中杂志》 (Chinese Journal of Stroke)
年 卷 期：2020年第15卷第12期
页 面：1281-1286页
学科分类：1002[医学-临床医学] 100204[医学-神经病学] 10[医学]
基 金：上海市自然科学基金(19ZR1430500) 上海市转化医学协同创新中心合作研究项目(TM201808) 国家重点研发计划(2016YFC1300600)
摘 要：脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)是认知障碍的主要原因。神经影像研究已在组水平层面发现许多与CSVD认知障碍相关的大脑结构与功能的改变,然而难以实现个体化评价和预测。近年来,机器学习逐渐应用于脑疾病中,如利用神经影像数据对疾病进展进行个体化预测,发掘潜在的生物学标志物等方面。
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