ChiCTR2300072969
尚未开始
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2023-06-29
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进食障碍
基于脑影像的机器学习用于进食障碍精准诊断和预后预测
基于脑影像的机器学习用于进食障碍精准诊断和预后预测
本研究团队在前期建立了进食障碍患者数据库，并开展相关神经影像学研究。本课题拟在此基础上，针对进食障碍的诊断分类及疗效预测困难等问题，采用先进的机器学习技术，通过“横断面研究发现—纵向研究证实”两步法策略，利用多模态的神经影像学数据，并结合临床表现、心理学特征、生化数据、家庭功能等指标，探索建立进食障碍的诊断模型和预后预测模型，旨在对进食障碍的临床诊治和预后评估方面有所突破，并为该疾病的病因学和病理机制研究提供依据。
横断面
其它
不适用
none
国家自然科学基金
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2023-01-01
2026-12-31
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进食障碍组： 1. 年龄 14-50 岁； 2. 右利手； 3.符合 DSM-5 进食障碍中的神经性厌食、神经性贪食或暴食障碍诊断之一，且进食障碍为第一主诊断； 4.既往无精神疾病病史； 5.尚未接受精神科药物治疗； 6.自愿参加，并能够配合完成研究所需测试。 健康对照组： 1.无精神疾病病史； 2.体重指数在正常范围内； 3.右利手； 4.与病例组性别、年龄相匹配； 5.取得知情同意，自愿参与该研究。；
登录查看进食障碍组： 1.目前患有其他精神障碍； 2.患有其他严重的神经系统疾病； 3.安装有固定金属假牙、心脏起搏器或金属假体等不能完成磁共振扫描者； 4.对检查不合作或不能有效完成测验者。 健康对照组： 1.既往有物质滥用（毒品、酒精或其他精神活性物质）史； 2.目前或既往使用过精神类药物； 3.体内有金属物件（如金属假牙、心脏起搏器等）影响磁共振扫描者； 4.不能配合完成该研究。；
登录查看四川大学华西医院
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