基于磁共振成像模态的精神分裂症人工智能诊断技术综述：方法、挑战与未来工作
机器学习
2022-05-11 v3 图像与视频处理
摘要
精神分裂症(SZ)是一种通常在青春期晚期或成年早期出现的精神障碍。它使患者预期寿命减少 15 年。异常行为、情绪感知、社会关系与现实感知是其最重要的症状之一。既往研究揭示 SZ 影响大脑海马区颞叶与前叶。此外，由于该疾病可观察到脑脊液(CSF)体积增加以及白质与灰质体积减少。磁共振成像(MRI)因其高空间分辨率，是被广泛用于探索 SZ 障碍中结构/功能性脑异常的神经成像技术。多种人工智能(AI)技术已结合先进图像/信号处理方法来准确诊断 SZ。本文对基于 MRI 模态的 SZ 自动诊断研究进行了全面综述。首先，给出了用于 SZ 诊断的基于 AI 的计算机辅助诊断系统(CADS)及其相关组成部分。随后，该部分介绍了诊断 SZ 最重要的传统机器学习(ML)与深度学习(DL)技术。讨论部分还对 ML 与 DL 研究进行了全面比较。接下来，论述了诊断 SZ 最重要的挑战。另一部分推荐了利用 AI 技术与 MRI 模态诊断 SZ 的未来工作。结果、结论与研究发现在文末一并给出。
引用
@article{arxiv.2103.03081,
title = {An overview of artificial intelligence techniques for diagnosis of Schizophrenia based on magnetic resonance imaging modalities: Methods, challenges, and future works},
author = {Delaram Sadeghi and Afshin Shoeibi and Navid Ghassemi and Parisa Moridian and Ali Khadem and Roohallah Alizadehsani and Mohammad Teshnehlab and Juan M. Gorriz and Fahime Khozeimeh and Yu-Dong Zhang and Saeid Nahavandi and U Rajendra Acharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.03081},
year = {2022}
}