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面向精神疾病分类诊断的磁共振影像机器学习算法研究的任务书
题目：面向精神疾病分类诊断的磁共振影像机器学习算法研究的任务书
背景：精神疾病是全球范围内的重要公共卫生问题，种类繁多，流行率逐年上升，给患者及其家庭带来了巨大的负担。神经影像技术，特别是磁共振成像（MRI）已成为精神疾病早期诊断和治疗的重要手段之一。然而，MRI图像的解释和判断依赖于医生的经验和专业技能会出现主观误差，利用机器学习算法来辅助医生进行精神疾病磁共振影像诊断越来越受到研究者们的关注和探索。
任务：本课题旨在研究利用神经影像技术和机器学习算法辅助医生进行精神疾病磁共振影像诊断，并进行分类判断和预测，达到快速、准确地判定精神疾病的目的。
计划：
1.收集磁共振影像数据
本项目将收集来自多个机构的精神疾病患者的磁共振影像数据。包括脑部结构磁共振和功能性磁共振。收集的数据需要包括患者姓名、年龄、是否有疾病史、是否在服用药物，并组织对该数据的允许来实现数据安全。
2.数据预处理
对收集的磁共振影像进行预处理，包括：去除噪声、校准和标准化、对齐和分割等流程。
3.特征提取
从预处理过的数据中提取特征，并进行降维处理。不同的特征提取方法包括头部姿态、脑区分割、灰度共生矩阵和小波变换。我们将尝试多个特征提取方法来寻找最佳的方法。
4.建立机器学习模型
应用机器学习算法进行分类和预测，包括深度学习算法（如卷积神经网络）和传统机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）。我们将进行多组算法的比较以找到最佳的模型。
5.评估模型性能
对比不同的机器学习算法和特征提取方法，对建立的模型进行评估。通过精度、召回率、F1值、ROC曲线等指标来评估模型的性能。
6.实验结果分析
对比不同模型和算法的结果，分析模型中各个特征的重要性，找到对诊断精神疾病最具有区分性的特征。
7.结论和展望
总结实验结果，阐述机器学习算法在精神疾病磁共振影像诊断方面的应用前景，并提出未来发展的方向和改进的方法。
参考文献：
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