简介：摘要磁共振成像与机器学习算法相结合、建立诊断模型的研究方法被广泛应用于脑功能障碍辅助诊断的科研与临床之中。本文就目前应用于脑功能障碍相关疾病MRI常见的五种机器学习算法进行综述，即线性回归模型、K-最近邻、支持向量机、随机森林和深度学习。主要内容包括它们的基本原理、现阶段的应用、适用范围和局限性。相关研究应朝着脑影像特征的挖掘、标准化数据库的建立、多模态MRI的数据整合和机器学习算法的联合应用方向继续努力。
简介：
机器学习在脑功能障碍磁共振成像诊断中的应用
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