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基于深度学习的多模态磁共振成像技术及其在抑郁症诊疗中的研究进展
1
作者
王子豪
宋育儒
+3 位作者
苏红晓
孙进楠
伊伟
任瑞
《磁共振成像》
北大核心
2025年第5期184-189,228,共7页
近年来,多模态MRI技术在医学影像中已成为极具潜力和广泛应用的前沿技术,通过整合多种成像方式,能够提供比单一模态更全面、更丰富的诊断信息。这为诊断抑郁症等缺乏客观生物标志物的精神疾病开辟全新路径。但多模态数据存在高纬度、异...
近年来,多模态MRI技术在医学影像中已成为极具潜力和广泛应用的前沿技术,通过整合多种成像方式,能够提供比单一模态更全面、更丰富的诊断信息。这为诊断抑郁症等缺乏客观生物标志物的精神疾病开辟全新路径。但多模态数据存在高纬度、异质性和模态之间数据关联复杂性等问题,这为传统的数据分析方法带来挑战。而深度学习技术凭借其强大的高维数据处理能力,能够自动从复杂的神经影像数据中提取中有价值的诊断特征,有望实现个体化的诊断与治疗,这一方法为高效、准确地处理复杂的多模态MRI数据提供了新的视角和发展方向。本文综述了深度学习常用网络模型与多模态MRI序列的结合策略及在抑郁症中应用价值,探讨今后的研究方向,为抑郁症的MRI研究提供深度学习模型的选择策略。
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关键词
深度学习
磁共振成像
多模态
抑郁症
脑网络
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题名
基于深度学习的多模态磁共振成像技术及其在抑郁症诊疗中的研究进展
1
作者
王子豪
宋育儒
苏红晓
孙进楠
伊伟
任瑞
机构
滨州
医学院附属医院放射
科
桓台县人民医院儿
科
滨州市疾病预防控制中心职业健康科
出处
《磁共振成像》
北大核心
2025年第5期184-189,228,共7页
基金
山东省自然科学基金项目(编号:ZR2022MH118)。
文摘
近年来,多模态MRI技术在医学影像中已成为极具潜力和广泛应用的前沿技术,通过整合多种成像方式,能够提供比单一模态更全面、更丰富的诊断信息。这为诊断抑郁症等缺乏客观生物标志物的精神疾病开辟全新路径。但多模态数据存在高纬度、异质性和模态之间数据关联复杂性等问题,这为传统的数据分析方法带来挑战。而深度学习技术凭借其强大的高维数据处理能力,能够自动从复杂的神经影像数据中提取中有价值的诊断特征,有望实现个体化的诊断与治疗,这一方法为高效、准确地处理复杂的多模态MRI数据提供了新的视角和发展方向。本文综述了深度学习常用网络模型与多模态MRI序列的结合策略及在抑郁症中应用价值,探讨今后的研究方向,为抑郁症的MRI研究提供深度学习模型的选择策略。
关键词
深度学习
磁共振成像
多模态
抑郁症
脑网络
Keywords
deep learning
magnetic resonance imaging
multimodal
depression
brain networks
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R749.4 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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出处
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被引量
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1
基于深度学习的多模态磁共振成像技术及其在抑郁症诊疗中的研究进展
王子豪
宋育儒
苏红晓
孙进楠
伊伟
任瑞
《磁共振成像》
北大核心
2025
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