20、机器学习在精神疾病和神经发育障碍检测中的应用

机器学习在精神疾病和神经发育障碍检测中的应用

1. 引言

精神疾病和神经发育障碍是影响全球数百万人的严重健康问题。传统的诊断方法往往依赖于医生的经验和主观判断，容易出现疲劳和人为错误。随着机器学习技术的发展，其在这些疾病的检测和诊断中展现出了巨大的潜力。机器学习模型不仅可以处理大量数据，还能避免人为因素的干扰，提高诊断的准确性和效率。本文将重点介绍机器学习在癫痫和精神分裂症检测中的应用。

2. 癫痫检测

2.1 癫痫概述

癫痫是一种常见的神经系统疾病，由神经细胞紊乱引起。患者反复出现癫痫发作即可确诊。癫痫可分为症状性癫痫和特发性癫痫，前者有明确病因，如头部受伤、窒息等；后者病因不明。发展中国家的癫痫发病率高于发达国家，全球有数百万人受此疾病困扰，给患者的社交和个人生活带来极大挑战。

传统上，神经科医生主要使用脑电图（EEG）进行癫痫的诊断和检测。然而，这种方法需要持续观察EEG信号，耗时且繁琐，容易降低医生的工作效率，导致无法为更多患者提供治疗服务。因此，基于机器学习技术的自动癫痫检测系统应运而生。

2.2 近期癫痫检测研究

近年来，全球范围内开展了大量关于癫痫检测的研究，以下是一些近期的相关研究：
|研究内容|方法|分类准确率|
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|基于卷积神经网络（CNN）的癫痫发作诊断和识别系统|开发13层多类CNN模型|88.67%|
|基于加权复杂网络的癫痫信号分类模型|将EEG信号分割聚类，提取统计特征，映射到加权网络，使用四种分类技术|98%|
|基于1D - CNN的癫痫发作检测模型|用固定滑动窗