指纹图像具有预测精神分裂症的潜力

根据 11 月 29 日在线发表在《精神分裂症公报》上的一项研究，指纹图像具有预测精神分裂症的潜力。

来自西班牙巴塞罗那 FIDMAG Germanes Hospitalàries 研究基金会的 Raymond Salvador 博士及其同事使用来自 612 名诊断为非情感性精神病患者和 844 名健康个体的指纹样本构建了基于卷积神经网络的深度学习分类算法.之前选择了网络的一般架构，然后应用于基于单手指和多输入模型构建患者与对照的分类算法。

研究人员发现，右手拇指网络在基于单指的网络中实现了最高水平的准确度(加权验证准确度，68%);同时使用左手拇指、食指和中指图像的模型在多输入模型中的准确度最高(加权验证准确度为 70%)。

“据我们所知，这是第一项分析指纹图像通过深度学习自动诊断精神分裂症的潜在效用的研究，我们的结果支持这种方法的可行性，”作者写道。“此外，指纹的终身稳定性也支持它们作为精神病风险预测指标的潜在价值，特别是如果与其他数据来源相结合。”

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