重大精神疾病脑影像个体化评估及预测的研究及转化

本研究的目的是建立大样本的精神疾病临床数据库，采集多维度影像学、基因学、免疫学、行为学等数据，制定精神影像规范化、标准化数据采集流程；利用前沿人工智能方法，识别并建立稳定可靠的影像亚型模式，随后基于多模态多组学交联整合分析，解析不同亚型相应的神经病理学机制和生理学意义及其与诊断、临床分期和治疗预后的关系，建立多学科交叉评估体系；接着，本项目将针对不同亚型患者开展纵向随访研究，实现重大精神疾病神经环路异常改变的全病程可视化和可量化，建立基于精神影像的重大精神疾病筛查和诊断规范的平台，从而实现对患者和高危人群的早期诊断、临床分期和治疗预测。