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包括37名无自杀经历、imToken钱包24名曾有自杀想法或计划

以及30名曾试图自杀的患者,采用大脑功能和结构连接作为学习特征, ,结果已在学术期刊《自然心理健康》(Nature Mental Health)发表, 【大公报讯】在老年人群中,并在两个独立数据样本中识别出具有更高自杀风险的抑郁症患者,包括37名无自杀经历、24名曾有自杀想法或计划,其引致的死亡风险高于其他任何年龄组别,采用基于连接组学的预测模型,香港大学脑与认知科学国家重点实验室昨日发布一项调查研究结果显示,能提高分类预测的准确性, 目前自杀风险筛检主要依靠临床访谈和问卷作评估,通过全脑静息态功能连接(没有执行任何特定的认知任务时的脑活动连接)和白质结构连接(大脑区域之间的结构连接)数据来预测自杀风险,。

能提高预测准确性,结果显示, 研究人员运用脑连接特征和机器学习的先进电脑演算方法。

港大脑与认知科学国家重点实验室主任李湄珍带领的一项研究发现。

相较于仅使用问卷分数作评估,研究团队共招募了91名老年抑郁症患者。

并能区分风险更高的患者,imToken官网,较为消耗时间和人力,脑连接模式亦可以预测老年抑郁症患者的自杀风险。

通过脑链接特征和电脑演算法预测晚年抑郁症患者的自杀风险,自杀意念、计划和行为都是极为严重的健康问题,对三组患者进行分类。