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Using genetic cognitive and multi-modal neuroimaging data to identify ultra-high-risk and first-episode psychosis at the individual level

机译:使用遗传认知和多模式神经影像学数据在个体水平上识别超高危和首发性精神病

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摘要

BackgroundGroup-level results suggest that relative to healthy controls (HCs), ultra-high-risk (UHR) and first-episode psychosis (FEP) subjects show alterations in neuroanatomy, neurofunction and cognition that may be mediated genetically. It is unclear, however, whether these groups can be differentiated at single-subject level, for instance using the machine learning analysis support vector machine (SVM). Here, we used a multimodal approach to examine the ability of structural magnetic resonance imaging (sMRI), functional MRI (fMRI), diffusion tensor neuroimaging (DTI), genetic and cognitive data to differentiate between UHR, FEP and HC subjects at the single-subject level using SVM.
机译:背景小组水平的结果表明,相对于健康对照(HCs),超高危(UHR)和首发精神病(FEP)受试者,其神经解剖结构,神经功能和认知能力的改变可能是由遗传介导的。但是,尚不清楚例如可以使用机器学习分析支持向量机(SVM)在单个主题级别上区分这些组。在这里,我们使用了一种多模式方法来检查结构性磁共振成像(sMRI),功能性MRI(fMRI),扩散张量神经成像(DTI),遗传和认知数据在单身以下人群中区分UHR,FEP和HC受试者的能力:主题级别使用SVM。

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