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作者：王子豪;宋育儒;苏红晓;孙进楠;伊伟;任瑞;
单位：滨州医学院附属医院放射科;桓台县人民医院儿科;滨州市疾病预防控制中心职业健康科;
摘要：近年来，多模态MRI技术在医学影像中已成为极具潜力和广泛应用的前沿技术，通过整合多种成像方式，能够提供比单一模态更全面、更丰富的诊断信息。这为诊断抑郁症等缺乏客观生物标志物的精神疾病开辟全新路径。但多模态数据存在高纬度、异质性和模态之间数据关联复杂性等问题，这为传统的数据分析方法带来挑战。而深度学习技术凭借其强大的高维数据处理能力，能够自动从复杂的神经影像数据中提取中有价值的诊断特征，有望实现个体化的诊断与治疗，这一方法为高效、准确地处理复杂的多模态MRI数据提供了新的视角和发展方向。本文综述了深度学习常用网络模型与多模态MRI序列的结合策略及在抑郁症中应用价值，探讨今后的研究方向，为抑郁症的MRI研究提供深度学习模型的选择策略。
关键词：深度学习;;磁共振成像;;多模态;;抑郁症;;脑网络
基金资助：山东省自然科学基金项目（编号：ZR2022MH118）~~
