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深度学习在精神分裂诊断中的应用研究进展

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精神分裂症是一种严重的精神疾病,其临床表现复杂多样。目前临床上诊断精神分裂症主要依靠病史询问、访谈、量表评估等,易发生漏诊和误诊。因此,许多研究者尝试采用深度学习方法辅助诊断精神分裂症。本文对精神分裂症自动诊断采用的数据类型和深度学习模型进行总结,并对该领域存在的挑战和未来的发展趋势进行分析和展望。
Application of deep learning to the diagnosis of schizophrenia:a research progress
Schizophrenia is a serious mental illness,and its clinical manifestations are complex and varied.At present,the clinical diagnosis of schizophrenia mainly relies on history inquiry,interview,and scale evaluation,etc.,which is prone to missed diagnosis and misdiagnosis.Therefore,many researchers have attempted to use deep learning method for the adjuvant diagnosis of schizophrenia.In this paper,the data types and deep learning model used in the automatic diagnosis of schizophrenia are summarized,and presence of challenges and future development trends in this field are analyzed and prospected.

SchizophreniaDeep learningDiagnosisChallengesReview

曾啸

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西安电子科技大学生命科学技术学院,陕西省西安市 710126

精神分裂症 深度学习 诊断 挑战 综述

陕西省自然科学基础研究计划

2022JQ-649

2024

广西医学
广西壮族自治区医学情报研究所

广西医学

CSTPCD
影响因子:1.112
ISSN:0253-4304
年,卷(期):2024.46(2)
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