卷积神经网络在精神分裂症诊断中的应用研究

目的探讨卷积神经网络用于精神分裂症辅助诊断的方案,并评价其效果。方法利用卷积神经网络从138个正常人和183个精神分裂症患者的导联数据中训练得到模型,采用20-折交叉验证的方式对模型进行验证。结果使用卷积神经网络训练模型得到的精神分裂症预测的真阳性率为0.749,假阳性率为0.275,准确率为0.738。结论该模式能实现对精神分裂症患者较强的诊断能力。因此,卷积神经网络用于精神分裂症的诊断,将成为以后一个重要的研究方向。