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青少年时期酗酒 (AAM) 与大脑结构发育破坏和酒精使用障碍有关。使用机器学习 (ML)，我们分析了 IMAGEN 数据集 (n ∼ 1182) 中 14、19 和 22 岁时 AAM 表型与青少年大脑结构 (T1 加权成像和 DTI) 之间的联系。ML 根据大脑结构预测了 22 岁时的 AAM，在独立测试数据的平衡准确度为 78%。因此，青少年大脑的结构差异可以显著地预测 AAM。使用 14 岁和 19 岁时的大脑结构，ML 预测了 22 岁时的 AAM，平衡准确度分别为 73% 和 75%。这些结果表明，在数据集中，结构差异先于酒精滥用行为。 10 最具信息量的特征位于胼胝体和 11 内囊、脑干和脑室脑脊液的白质束中。在皮质中，它们分布在 12 枕叶、额叶和颞叶以及扣带皮层中。我们的研究还表明 13 在分析 AAM 等效应大小较弱的精神疾病的探索性 ML 研究中，AAM 表型的选择、ML 方法和混杂校正技术 14 都是至关重要的决定。16
青少年大脑的结构差异可以预测酒精滥用
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