基于神经心脏数据融合的增强型 CNN-Bi-transformer 框架用于神经系统疾病检测：开启精神疾病诊断新征程

　　为解决传统精神疾病诊断方法的主观性和复杂性问题，研究人员开展了利用多模态深度学习框架融合神经心脏数据预测精神疾病的研究。结果显示，CardioNeuroFusionNet 模型准确率达 98.54%，这为精神疾病的精准诊断和个性化治疗提供了新途径。

为了促进科学的传播，生物通采集了这篇文章，如需英文原文，请点击！订阅BioHot索取原文

　　在当今社会，精神疾病如同隐藏在暗处的 “杀手”，正悄然影响着越来越多人的生活。癫痫、睡眠障碍、双相情感障碍、进食障碍和抑郁症等常见的神经精神疾病，不仅给患者带来身体和心理上的双重折磨，也让医疗工作者们在诊断和治疗上面临巨大挑战。传统的诊断方法主要依赖患者自我报告症状或临床医生的观察，然而这些方法主观性强、准确性低，难以应对精神疾病复杂多变的特性。比如说，患者对自身症状的描述可能存在偏差，而医生的观察也容易受到各种因素的干扰。而且，准确预测精神健康治疗和抗抑郁药物的疗效更是难上加难，这使得患者难以得到及时有效的治疗。

在这样的困境下，来自印度 VIT Bhopal 大学计算科学与工程学院的研究人员挺身而出，他们决心攻克这一难题。为此，他们开展了一项极具创新性的研究，旨在通过融合神经心脏数据，运用多模态深度学习框架预测精神疾病。最终，他们成功开发出 CardioNeuroFusionNet 模型，这一成果意义非凡，为精神疾病的诊断和治疗带来了新的曙光，相关研究发表在《Scientific Reports》上。

下载《安捷伦 BioTek 共聚焦技术应用于 3D 细胞成像研究》电子书领 取

研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，采用 Deep BCI 头皮数据库和 Kymata Atlas 数据集，这些数据集包含多通道的脑电图（EEG）、心电图（ECG）和脑磁图（MEG）数据，为研究提供了丰富的样本来源 。其次，对数据进行了一系列预处理操作，包括滤波、降噪、基线校正等，以提高数据质量。最后，构建了 CardioNeuroFusionNet 模型，该模型结合了增强的 CNN 层和双向变压器（Bi-Transformer）层，用于特征提取和分类。

广告 请留言您与赛默飞离子色谱故事、您对赛默飞离子色谱的使用感受、您希望未来离子色谱可实现的创新方向。均有机会获得限量版 Inuvion颗粒积木 一份，您可能是全球为数不多拥有该积木的幸运儿！

下面来看具体的研究结果：

1. 性能测量结果：研究人员使用灵敏度、特异性、准确性和精度这四个指标对 CardioNeuroFusionNet 模型进行评估。通过十折交叉验证，模型在 Deep BCI 头皮数据库上的平均特异性达到 98.54%，灵敏度为 98.14%，准确性为 98.18%，精度为 97.77% 。在 Kymata Atlas 数据集上，模型在各类神经精神疾病的分类中也表现出色，如癫痫的准确率达 98.89%，睡眠障碍的准确率为 98.04% 等。这表明模型具有较高的诊断准确性和泛化能力。
2. 消融研究：通过对 CardioNeuroFusionNet 模型各组成部分进行消融研究，发现该模型的测试准确率为 98.54%，显著优于其单个组件，如 2D-CNN（92%）、Transformer（93%）、Bi-Transformer（87%）和集成 CNN - Transformer（95.01%）。这充分证明了模型架构中各组件协同工作的重要性，以及整体架构在提取空间和时间特征方面的优势。
3. 与其他模型比较：与其他先进的 AI 和深度学习方法相比，CardioNeuroFusionNet 模型在准确性、计算复杂度和推理时间之间达到了更好的平衡。它以 10 GFLOPs 的计算复杂度和 50 ms 的推理时间，实现了 98.54% 的准确率，优于如 CNN - LSTM、3D - CNN 等其他模型。这使得该模型在临床应用中更具优势，能够在保证诊断准确性的同时，快速处理数据，满足实时诊断的需求。
4. 模型的优势和局限性：CardioNeuroFusionNet 模型能够有效提取高维特征，对癫痫等疾病的分类具有较高的准确性和可靠性，并且在处理时间序列数据方面表现出色。然而，该模型也存在一些局限性，例如对高质量多模态神经心脏数据的依赖，数据收集的复杂性，以及深度学习模型普遍存在的可解释性问题等。

研究结论和讨论部分表明，CardioNeuroFusionNet 框架为精神健康治疗、早期检测和预防提供了一种很有前景的方法。它在预测精神疾病方面表现出卓越的性能，能够帮助医疗工作者更准确地诊断疾病，为患者制定更有效的治疗方案。尽管目前模型还存在一些局限性，但随着技术的不断发展和研究的深入，这些问题有望得到解决。未来，研究人员可以进一步优化模型，提高其可解释性，降低对数据的要求，使其能够更好地应用于临床实践，为更多精神疾病患者带来希望，推动精神医学领域的发展。

打赏

下载安捷伦电子书《通过细胞代谢揭示新的药物靶点》探索如何通过代谢分析促进您的药物发现研究

10x Genomics新品Visium HD 开启单细胞分辨率的全转录组空间分析！

欢迎下载Twist《不断变化的CRISPR筛选格局》电子书

单细胞测序入门大讲堂 - 深入了解从第一个单细胞实验设计到数据质控与可视化解析

下载《细胞内蛋白质互作分析方法电子书》