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Graph convolutional network with attention mechanism improve major depressive depression diagnosis based on plasma biomarkers and neuroimaging data

神经影像学 重性抑郁障碍 萧条(经济学) 机制(生物学) 心理学 医学 精神科 认知 哲学 认识论 经济 宏观经济学
作者
Chaonan Jiang,Bo Lin,Xinyi Ye,Yiran Yu,Pengfeng Xu,Chenxu Peng,Tingting Mou,Xinjian Yu,Haoyang Zhao,Miaomiao Zhao,Ying Li,Shiyi Zhang,Xuanqiang Chen,Fen Pan,Desheng Shang,Kangyu Jin,Jing Lu,Jingkai Chen,Jianwei Yin,Manli Huang
出处
期刊:Journal of Affective Disorders [Elsevier BV]
卷期号:360: 336-344 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.jad.2024.05.136
摘要

The absence of clinically-validated biomarkers or objective protocols hinders effective major depressive disorder (MDD) diagnosis. Compared to healthy control (HC), MDD exhibits anomalies in plasma protein levels and neuroimaging presentations. Despite extensive machine learning studies in psychiatric diagnosis, a reliable tool integrating multi-modality data is still lacking.
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