实验机构
1.华西磁共振研究中心(HMRRC)，放射科，四川大学华西医院中国成都610041，中国
2.神经内科，四川大学华西医院中国成都610041，中国系
3.伦敦大学学院神经研究所临床和实验性癫痫病学系，英国伦敦WC1E 6BT
4.利物浦大学健康与生命科学学院衰老与慢性病研究所，英国利物浦L9 7AL
5.四川大学公共管理学院心理系，四川成都610041
6.伦敦国王学院精神病学，心理学和神经科学研究所精神病学系，英国伦敦SE5 8AF
7.辛辛那提大学精神病学与行为神经科学系，美国俄亥俄州辛辛那提市45219
正文
颞叶颞叶癫痫(mTLE)是局灶性癫痫的最常见类型，与大脑的功能和结构改变有关。机器学习(ML)技术已成功用于区分mTLE和健康对照。但是，功能性或结构性神经影像数据大多单独用作输入，并且尚未开发将两者结合的机会。
我们基于功能和结构神经影像学测量方法进行了多模式ML研究。我们招募了37例左mTLE的患者，37例右mTLE的患者和74个健康对照，并训练了支持向量ML模型以通过使用每种量度和量度组合来区分它们。对于每个单一量度，我们分别从控件中区分左mTLE和右mTLE的平均准确度为74%和69%，所有患者合并时占64%。
通过合并功能数据和左侧mTLE的结构数据，我们达到了78%的准确度，而将所有功能和结构措施相结合，我们获得了84%的最高准确度。这些发现表明，在单一模型中组合多模式测量方法是改善mTLE个体患者分类的有希望的方向。
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开始的日期： 2019年11月7日——在线首次发布日期： 2020年1月7日——发布日期： 2020年10月12日
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