Классификация пациентов с шизофренией и здоровых лиц: функциональная связность всего мозга по данным ОФЭКТ с использованием классификации методом опорных векторов

В исследовании использовались данные однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ) 137 пациентов с шизофренией и 76 здоровых добровольцев. С помощью пространственно-ограниченного независимого компонентного анализа (ICA) были выделены функциональные сети мозга. Затем различные классификаторы, включая метод опорных векторов (SVM), случайный лес и логистическую регрессию, применялись для различения пациентов и здоровых. Линейный SVM показал худшие результаты, в то время как случайный лес и логистическая регрессия достигли наивысшей точности (чувствительность 88% и 87%, специфичность 61% и 68% соответственно).

**Выводы:** Случайный лес и логистическая регрессия превзошли линейный SVM в классификации пациентов с шизофренией по данным ОФЭКТ, что указывает на перспективность этих методов для диагностики шизофрении на основе функциональной связности мозга.