کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6799498 | 1433290 | 2018 | 27 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Volumetric brain magnetic resonance imaging predicts functioning in bipolar disorder: A machine learning approach
ترجمه فارسی عنوان
تصویر برداری مغناطیسی پیش بینی عملکرد در اختلال دوقطبی: یک روش یادگیری ماشین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
استقرار، بیومارکرها، اختلال دو قطبی، کارکردن تصویربرداری از مغز، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
روانپزشکی بیولوژیکی
چکیده انگلیسی
Ninety-four participants (35 DSM-IV BD type I and 59 HC) underwent clinical and functioning assessments, and structural MRI. Functioning was assessed using the Functioning Assessment Short Test (FAST). The machine learning analysis was used to identify possible candidates of regional brain volumes that could predict functioning status, through a support vector regression algorithm. Patients with BD and HC did not differ in age, education and marital status. There were significant differences between groups in gender, BMI, FAST score, and employment status. There was significant correlation between observed and predicted FAST score for patients with BD, but not for controls. According to the model, the brain structures volumes that could predict FAST scores were: left superior frontal cortex, left rostral medial frontal cortex, right white matter total volume and right lateral ventricle volume. The machine learning approach demonstrated that brain volume changes in MRI were predictors of FAST score in patients with BD and could identify specific brain areas related to functioning impairment.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Psychiatric Research - Volume 103, August 2018, Pages 237-243
Journal: Journal of Psychiatric Research - Volume 103, August 2018, Pages 237-243
نویسندگان
Juliana M. Sartori, Ramiro Reckziegel, Ives Cavalcante Passos, Leticia S. Czepielewski, Adam Fijtman, Leonardo A. Sodré, Raffael Massuda, Pedro D. Goi, Miréia Vianna-Sulzbach, Taiane de Azevedo Cardoso, Flávio Kapczinski, Benson Mwangi,