Functional Connectivity Combined With a Machine Learning Algorithm Can Classify High-Risk First-Degree Relatives of Patients With Schizophrenia and Identify Correlates of Cognitive Impairments

doi:10.3389/fnins.2020.577568

.2020年11月23日：14:577568。

doi:10.3389/fnin.2020.577568。 eCollection 2020。

功能连接与机器学习算法相结合可对精神分裂症患者的高风险一级亲属进行分类并识别认知障碍的相关性

刘文明¹, 小张², 玉亭桥¹, 蔡延辉¹, 洪寅², 郑敏文², 朱元强², 王华宁¹

附属机构

PMID： 33324147
预防性维修识别码： PMC7725002号
内政部： 10.3389/fnins.2020.577568

功能连接与机器学习算法相结合可对精神分裂症患者的高风险一级亲属进行分类并识别认知障碍的相关性

刘文明等。前神经科学. 2020.

.2020年11月23日：14:577568。

doi:10.3389/fnins.2020.577568。 eCollection 2020。

作者

刘文明¹, 小张², 玉亭桥¹, 蔡延辉¹, 洪寅², 郑敏文², 朱元强², 王华宁¹

附属机构

¹第四军医大学西京医院精神科，西安，中国。
²第四军医大学西京医院放射科，西安，中国。

PMID： 33324147
预防性维修识别码： PMC7725002号
内政部： 10.3389/fnins.2020.577568

摘要

精神分裂症（SCZ）是一种遗传性疾病，家庭风险是评估个体SCZ风险的最重要因素之一。然而，缺乏可用于诊断和确定预后的疾病的稳健成像生物标记物。在这里，我们探讨了功能连接性（FC）作为早期检测高危一级亲属（FDR）的生物标记物的潜力。使用静止状态功能磁共振成像对38名首次发作的SCZ患者、38名健康对照（HC）和33名FDR进行扫描。使用Craddock图谱将受试者的大脑分成200个区域，每对区域之间的FC用作分类特征。使用leave-on-out交叉验证的多变量模式分析实现了88.15%的正确分类率[敏感性84.06%，特异性92.18%，受试者操作特征曲线下面积（AUC）0.93]，用于区分SCZ患者和HCs。FC位于默认模式、额叶-顶叶、听觉和感觉运动网络中，对准确分类贡献最大。将每个FDR的FC模式作为测试数据输入到每个分类模型中，以获得相应的预测标签（总共76个个体分类得分），然后将平均的个体分类得分用作稳健度量，以表征每个FDR是否显示SCZ型或HC型FC模式。FDR的平均分类得分与语义流利性得分呈显著负相关。这些发现表明，FC结合机器学习算法可以帮助预测FDR是否可能显示SCZ特定或HC特定的FC模式。

关键词：认知障碍；一级亲属；功能连通性；机器学习；精神分裂症。

PubMed免责声明

数字

图1
预测精度是分类过程中使用的连接数的函数。这些连接是根据F分数按降序排列的。

图2
**（A）**分类器的接收器工作特性（ROC）曲线；灰色线表示ROC曲线下面积的95%置信区间。**（B）**共识功能连接。大脑区域由大圆周上的一个正方形表示。连接两个正方形的线表示相应的两个大脑区域之间的连接。这个红线表示正连接，并且*蓝色线条*表示负连接。

图3
主要有助于准确分类的感兴趣区域。五十、左；R、右；眼眶额叶皮质；IFG，额叶下回；SPL，顶上小叶；MTG，颞中回。

图5
预测精度与分类过程中使用的连接数有关。根据F得分降序排列连接。通过仅包括默认模式网络、额顶叶网络、听觉网络和感觉运动网络中的特征，进一步测试分类性能。

图6
分类器的接收器工作特性（ROC）曲线仅使用默认模式网络、额顶叶网络、听觉网络和感觉运动网络中的特征。

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