清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Comparing the Effectiveness of Brain Structural Imaging, Resting-state fMRI, and Naturalistic fMRI in Recognizing Social Anxiety Disorder in Children and Adolescents

心理学 神经影像学 焦虑 社交焦虑 静息状态功能磁共振成像 模式 大脑活动与冥想 联营 发展心理学 临床心理学 神经科学 精神科 脑电图 人工智能 计算机科学 社会科学 社会学
作者
Qinjian Zhang,Baobin Li,Shuyu Jin,Wenjing Liu,Jingjing Liu,Shuqi Xie,Lei Zhang,Yinzhi Kang,Yongsheng Ding,Xiaochen Zhang,Wenhong Cheng,Zhi Yang
出处
期刊:Psychiatry Research: Neuroimaging [Elsevier]
卷期号:323: 111485-111485 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.pscychresns.2022.111485
摘要

Social anxiety disorder (SAD) is a common anxiety disorder in childhood and adolescence. Studies on SAD in adults have reported both structural and functional aberrancies of the brain at the group level. However, evidence has shown differences in anxiety-related brain abnormalities between adolescents and adults. Since children and adolescents can afford limited scan time, optimizing the scan tasks is essential for SAD research in children and adolescents. Thus, we need to address whether brain structure, resting-state fMRI, and naturalistic imaging enable individualized identification of SAD in children and adolescents, which measurement is more effective, and whether pooling multi-modal features can improve the identification of SAD. We comprehensively addressed these questions by building machine learning models based on parcel-wise brain features. We found that naturalistic fMRI yielded higher classification accuracy (69.17%) than the other modalities and the classification performance showed dependence on the contents of the movie. The classification models also identified contributing brain regions, some of which exhibited correlations with the symptoms scores of SAD. However, pooling brain features from the three modalities did not help enhance the classification accuracy. These results support the application of carefully designed naturalistic imaging in recognizing children and adolescents at risk of SAD.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
10秒前
15秒前
充电宝应助楼十八采纳,获得20
20秒前
superhanlei完成签到 ,获得积分10
20秒前
不行就相比较完成签到,获得积分10
34秒前
安然完成签到 ,获得积分10
37秒前
非你不可完成签到 ,获得积分0
48秒前
退伍的三毛完成签到 ,获得积分10
48秒前
日暮炊烟完成签到 ,获得积分10
52秒前
文欣完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
紫陌完成签到,获得积分10
1分钟前
俭朴的八宝粥完成签到,获得积分10
1分钟前
wenbinvan完成签到,获得积分0
1分钟前
jiajia完成签到,获得积分10
1分钟前
chen完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Yimi刘博完成签到 ,获得积分10
2分钟前
美满西装完成签到 ,获得积分10
2分钟前
3分钟前
xmhxpz完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
Lianna完成签到 ,获得积分10
3分钟前
领导范儿应助小轩窗zst采纳,获得10
3分钟前
wanghao完成签到 ,获得积分10
3分钟前
亮总完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
小轩窗zst发布了新的文献求助10
3分钟前
亓大大发布了新的文献求助10
3分钟前
海鹏完成签到 ,获得积分10
3分钟前
小轩窗zst完成签到,获得积分10
3分钟前
烟熏妆的猫完成签到 ,获得积分10
3分钟前
jason完成签到,获得积分10
3分钟前
井小浩完成签到 ,获得积分10
4分钟前
J陆lululu完成签到 ,获得积分10
4分钟前
光亮乘云完成签到 ,获得积分10
4分钟前
高高代珊完成签到 ,获得积分10
4分钟前
mgqqlwq完成签到,获得积分20
4分钟前
高分求助中
Sustainable Land Management: Strategies to Cope with the Marginalisation of Agriculture 1000
Corrosion and Oxygen Control 600
Yaws' Handbook of Antoine coefficients for vapor pressure 500
Python Programming for Linguistics and Digital Humanities: Applications for Text-Focused Fields 500
Heterocyclic Stilbene and Bibenzyl Derivatives in Liverworts: Distribution, Structures, Total Synthesis and Biological Activity 500
重庆市新能源汽车产业大数据招商指南(两链两图两池两库两平台两清单两报告) 400
Division and square root. Digit-recurrence algorithms and implementations 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2551214
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2177575
关于积分的说明 5609487
捐赠科研通 1898486
什么是DOI,文献DOI怎么找? 947848
版权声明 565518
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 504196