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Aprendizaje automático aplicado a la resonancia magnética funcional en trastornos de ansiedad

  • Autor/autores: Sahar Rezaei, Esmaeil Gharepapagh, Fatemeh Rashidi...(et.al)



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Artículo | 15/10/2023

Se han informado anomalías funcionales cerebrales con frecuencia en los trastornos de ansiedad, incluido el trastorno de ansiedad generalizada , el trastorno de ansiedad social , el trastorno de pánico, la agorafobia y las fobias específicas. El papel de las anomalías funcionales en la discriminación de estos trastornos se puede probar con técnicas de apr...

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Se han informado anomalías funcionales cerebrales con frecuencia en los trastornos de ansiedad, incluido el trastorno de ansiedad generalizada , el trastorno de ansiedad social , el trastorno de pánico, la agorafobia y las fobias específicas.


El papel de las anomalías funcionales en la discriminación de estos trastornos se puede probar con técnicas de aprendizaje automático (ML).


Aquí, nuestro objetivo es proporcionar una descripción general completa de los estudios de ML que exploran el posible papel discriminador de las alteraciones cerebrales funcionales identificadas mediante imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI) en los trastornos de ansiedad.


Métodos


Realizamos una búsqueda en PubMed, Web of Science y Scopus de investigaciones de ML utilizando fMRI como características en pacientes con trastornos de ansiedad. Un total de 12 estudios (fMRI en estado de reposo n = 5, fMRI basada en tareas n = 6, fMRI en estado de reposo y basada en tareas n = 1) cumplieron con nuestros criterios de inclusión.


Resultados


En general, los estudios demostraron que, independientemente de los clasificadores, las alteraciones en la conectividad funcional y la activación neuronal anormal involucran a la amígdala , la corteza cingulada anterior , el hipocampo , la ínsula, la corteza orbitofrontal, el polo temporal, el cerebelo , la red de modo predeterminado, la red de atención dorsaly la red sensorial. 


Limitaciones


El pequeño tamaño de la muestra, los diferentes enfoques de ML y la heterogeneidad en la selección de regiones incluidas en los análisis de patrones multivariados limitan las conclusiones de la presente revisión.


Conclusiones


Los métodos de aprendizaje automático que utilizan fMRI como características pueden distinguir a los pacientes con trastornos de ansiedad de los controles sanos, lo que indica que estas técnicas podrían usarse como una herramienta útil para el diagnóstico y el desarrollo de tratamientos más específicos para estos trastornos.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://www.sciencedirect.com/

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