计算机可以“发现”健康的大脑和有DID的人的大脑之间的差异

机器学习和神经影像学技术已被用来准确区分具有分离性身份障碍（ID）和健康个体的个体，并根据其大脑结构，在NIHR Maudsley生物医学研究中心资助的新研究部分中，并发表在该研究中bob88体育平台登录英国精神病学杂志。

研究人员进行了MRI（磁共振成像）脑扫描在75名女性研究参与者中，有32名独立确认的DID诊断和43位健康对照。这两个小组仔细匹配了人口统计，包括年龄，教育年龄和血统。

使用机器学习识别模式的技术脑扫描，研究人员能够区分两组，总体准确性为73％，显着高于您偶然期望的准确性水平。

这项研究使用了有史以来最大的脑成像研究个体样本样本，是第一个证明患有DID的个体可以根据其大脑结构将其与健康个体区分开的一项。

以前称为“多重人格障碍”，是最有争议和有争议的心理健康障碍之一，在诊断和误诊周围存在严重问题。许多患有多年诊断，药理学治疗效率低下和多次住院的患者。

它是所有解离性疾病中最严重的，涉及多种身份状态和复发性健忘症。当将解离用作在童年时期的生存复合和持续创伤的方式时，可能会发生解离性疾病。

伦敦国王学院心理医学和神经科学研究所心理医学学院高级研究副研究副研究副研究副研究副研究副研究，伦敦国王学院的多中心研究涉及荷兰的两个中心，格罗纳根大学医学中心和阿姆斯特丹医疗中心，，其中一家来自瑞士，苏黎世的大学医院。

Reinders博士在评论这项研究时说：“诊断是否存在争议，患有DID的人经常被误诊。从寻求症状治疗的那一刻到准确诊断DID的时期，个人平均会受到四个误诊和四次误诊和诊断的诊断。在心理健康服务上花费七年。

“我们本研究的发现很重要，因为它们提供了区分DID和健康个体个体的生物学基础的第一个证据。最终，使用模式识别技术的应用可以通过更早，更准确的诊断来防止不必要的痛苦，从而更快地促进。以及更多针对性的治疗干预措施。”

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