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.