NeuroImage：fMRI连接的深度学习模型预测近期创伤幸存者的PTSD症状轨迹
2021-06-23 MedSci原创 MedSci原创
与现有的方法相比，该预测对所有三个时间点都具有很高的准确性，并且受益于使用单一模型一次性学习所有这些时间点。进一步显示了对PTSD症状群和障碍持久性的高预测能力。
创伤后应激障碍(PTSD)是一种常见的精神疾病，由于其高患病率、慢性、相关功能障碍和频繁共病，对临床和公共卫生具有重大影响。尽管大多数创伤暴露幸存者在14个月的时间里表现出快速缓解或延迟/部分缓解，但有无缓解的，并患有慢性创伤后应激障碍。创伤后应激障碍(PTSD)在幸存者亚群中的发展，以及持续性障碍，表明了一种长期的创伤诱导的神经行为改变。纵向研究检查创伤反应的多模态维度(如症状、认知功能、大脑结构和功能)最适合检测非缓解性创伤后应激障碍的潜在神经行为调节因素 暴露于创伤生活事件后的早期干预可以改变从创伤后应激障碍(PTSD)发展到康复的临床路径，因此对创伤后后遗症发展的早期检测和潜在生物学机制非常重要。 最近，NeuroImage杂志发表了研究文章，对创伤后后遗症发展的早期检测和潜在生物学机制进行了相关研究。 这项工作使用创伤后不久收集的临床数据和神经指标来预测创伤后应激障碍的严重程度，包括创伤暴露后第一年不同的创伤相关症状/变量的聚集。在前瞻性设计中还应用了生存分析来预测PTSD的持续性。使用统计检验来确定PTSD预测模型中区分PTSD患者和对照组的两两相关性。神经数据包括创伤后一
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