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随着精神疾病的越来越流行，近年来对有效的精神疾病治疗的需求显着增加。然而，神经元变性的复杂性和患者的异质性使得这些疾病的早期诊断和治疗困难。为了应对这些挑战，科学家，临床医生和患者可以从机器学习理论和算法的应用中受益。机器学习包括用于特征提取，选择和分类的方法，在精神疾病的病理分析中证明了显着的好处（1）。这些方法可以从大脑神经成像数据中学习特征并适应数据变异，从而提高了特定于疾病的诊断系统的可靠性，性能和准确性。此外，机器学习可以准确评估患者的状况。使用尖端机器学习算法，临床诊断和临床干预措施，以及大脑的临床神经成像数据，该研究主题旨在纳入理论和技术创新，并评估机器学习在精神疾病的临床研究中的性能。
社论：机器学习方法在精神疾病中的临床应用
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