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Brain: 利用机器学习揭示精神分裂症两种不同的神经解剖亚型

越来越多的研究表明传统的精神疾病诊断体系有很大的局限性。被临床医生诊断为同一种疾病的群体,可能有很大的不一致性。同时被诊断为几种疾病的人,可能表现出同样的临床症状、拥有同样的脑影像异常等。对于同一种的疾病的异质性,以往的研究都没有考虑病人和正常人的差异,只是简单的将病人进行聚类,比如以前我们解读过Nature Medicine的那篇文章《Resting-state connectivity biomarkers define neurophysiological subtypes of depression》 。这篇文章最大的创新性有两个:一个是对揭示了精分的2个神经解剖亚型,另一个就是方法的创新,即用一种全新的半监督的聚类方法,来寻找精分的亚型。 那么这是一个什么方法呢?简单点来讲,如下图所示:

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