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　　中科院上海生科院神經(jīng)科學(xué)研究所王征研究組通過利用宏觀腦功能聯(lián)接圖譜中隱含的結(jié)構(gòu)化信息，為研究腦影像學(xué)生物標(biāo)記提供了一種新方法。相關(guān)研究成果日前在線發(fā)表于國(guó)際學(xué)術(shù)雜志《醫(yī)學(xué)成像》。
　　近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，也越來越多地應(yīng)用于解決生物醫(yī)學(xué)問題。機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法不僅可辨別正常人和病人大腦網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在的、帶有判別信息的生物標(biāo)記，也可以分析臨床精神類藥物和安慰劑對(duì)大腦活動(dòng)干預(yù)的差別性生物標(biāo)記。目前，研究判別性生物標(biāo)記的方法仍主要采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而這類通用型算法往往忽視了特定問題中所隱含的結(jié)構(gòu)化信息，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類判別的靈敏性和特異性均不夠理想。
　　在研究員王征的指導(dǎo)下，博士后浦劍和阿里巴巴公司西雅圖數(shù)據(jù)中心王駿等，利用近年來對(duì)宏觀腦聯(lián)接圖譜的圖論研究成果，提出了一種最小化結(jié)構(gòu)正則損失函數(shù)的方式，使得算法在求解過程中更加自動(dòng)傾向于定位出具有特定結(jié)構(gòu)的判別信息，同時(shí)過濾掉與生物噪音等相關(guān)的孤立特征。
　　研究團(tuán)隊(duì)在計(jì)算機(jī)生成的模擬數(shù)據(jù)集上的測(cè)試算法得到的結(jié)果，明顯優(yōu)于單變量統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、邏輯回歸以及隨機(jī)算法。同時(shí)，基于獼猴磁共振腦功能聯(lián)接圖譜數(shù)據(jù)，辨別了快速抗抑郁藥物氯胺酮和安慰劑對(duì)大腦功能網(wǎng)絡(luò)調(diào)控的特征，有助于深入理解氯胺酮的抗抑郁機(jī)理。研究人員還應(yīng)用此算法分析臨床重度強(qiáng)迫癥病人和正常對(duì)照人群的腦功能聯(lián)接圖譜，挖掘了與強(qiáng)迫癥病理相關(guān)的判別性神經(jīng)環(huán)路特征，這將有助于推動(dòng)磁共振影像學(xué)結(jié)果用于精神類疾病的臨床診斷。
　?。ㄔd于《中國(guó)科學(xué)報(bào)》 2015-06-11 第1版 要聞)