用于精神分裂症早期检测和风险预测系统

摘要

本发明的一种用于精神分裂症早期检测和风险预测系统，可解决目前很难对精神分裂症进行准确客观地早期检测和风险预测的技术问题。包括测试模块，采集及预处理模块，数据分析模块，学习分类模块及分类性能评估模块；本发明的用于精神分裂症早期检测和风险预测系统综合利用认知测试、临床检测和P50感觉门控电生理特征，以及XGBoost(the Extreme Gradient Boosting)机器学习方法，对精神分裂症高危个体、超高危个体和首发人群，进行定量化、客观化的检测识别和风险预测；具体的说通过联合使用认知、临床和P50感觉门控实验，运用源定位、脑网络以及机器学习等分析方法，提取联合特征，对首发、高危、超高危和正常对照四类人群进行分类，提高分类准确率和灵敏度及特异度。