ChiCTR2600129789
尚未开始
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2026-08-10
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精神分裂症
融合经颅超声结构影像与机器学习的精神分裂症早期预测模型研究
融合经颅超声结构影像与机器学习的精神分裂症早期预测模型研究
精神分裂症的临床诊断主要依赖症状学评估和精神检查,早期或不典型病例中仍存在辅助识别工具不足的问题。本研究拟基于标准化经颅超声检查获取精神分裂症患者与健康对照的脑部结构影像特征,重点量化中脑黑质回声、中缝核回声及第三脑室宽度等指标,并整合人口学资料、病程、家族史、PANSS 评分等临床变量,建立用于精神分裂症早期识别和辅助筛查的机器学习预测模型。研究将通过标准化图像采集、双医师独立测量、一致性评价、数据质控、特征筛选和多算法比较,评估 TCS 结构影像特征与精神分裂症诊断状态之间的关联及其增量预测价值。模型性能将采用 AUC、敏感度、特异度、F1 值、Brier score、calibration slope 及决策曲线分析等指标进行评价,并采用 SHAP 方法分析关键特征贡献。研究目标是形成一个可解释、可复核、低成本的 TCS 辅助筛查模型,为精神分裂症临床早期识别提供探索性证据。
病例对照研究
其它
无
无
台州市科学技术局科技计划项目
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100
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2025-06-01
2027-12-31
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1.精神分裂症患者组: (1)符合ICD-10精神分裂症诊断标准; (2)年龄18-65岁; (3)无其他严重躯体疾病或精神障碍; (4)家属有能力理解并签署知情同意书。 2.健康对照组: (1)无精神病史,无家族精神病史; (2)无其他严重躯体疾病或精神障碍; (3)基本人口学特征与SZ组匹配; (4)本身或家属有能力理解并签署知情同意书。 1.精神分裂症患者组:(1)符合ICD-10精神分裂症诊断标准;(2)年龄18-65岁;(3)无其他严重躯体疾病或精神障碍;(4)家属有能力理解并签署知情同意书。2.健康对照组:(1)无精神病史,无家族精神病史;(2)无其他严重躯体疾病或精神障碍;(3)基本人口学特征与SZ组匹配;(4)本身或家属有能力理解并签署知情同意书。;
请登录查看1.有严重躯体疾病或神经系统疾病者; 2.有药物或酒精滥用史者; 3.无法配合完成临床评估者或TCS检查,以及TCS声窗不佳者; 4.处于急性期、患有其他精神疾病(如重度抑郁症)。;
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