论文研究 使用人工神经网络的双相和精神分裂症疾病诊断

动机：双相情感障碍（BD）和精神分裂症（SZ）诊断困难，因此，本文的主要目的是提出使用人工神经网络（ANN）对来自BD或SZ的患者进行分类（诊断）。对照组采用社会人口统计学和生化变量。方法：人工神经网络作为分类工具。这项研究的数据来自StanleyNeuropathologyConsortium数据库中的阵列。输入变量是炎性标志物和抽样人群的特征。结果：我们的发现表明，可以对人工神经网络进行90％以上的准确度训练，其目的是对双相型，精神分裂症和健康对照组进行分类和诊断。结论：训练有素的人工神经网络可用于改善精神分裂症和双相情感障碍的诊断。