Das Netzwerk des rechten Daumens erreichte mit 68 Prozent die höchste Genauigkeit von Netzwerken, die auf einzelnen Fingern basieren
17.12.2022 Laut einer online im Schizophrenia Bulletin veröffentlichten Studie haben Bilder von Fingerabdrücken das Potenzial, Schizophrenie vorherzusagen.
Dr. Raymond Salvador von der FIDMAG Germanes Hospitalàries Research Foundation in Barcelona, Spanien, und seine Kollegen entwickelten Deep-Learning-Klassifizierungsalgorithmen auf der Grundlage von neuronalen Faltungsnetzen anhand einer Stichprobe von Fingerabdrücken von 612 Patienten mit der Diagnose einer nicht-affektiven Psychose und 844 gesunden Personen. Die allgemeine Architektur des Netzwerks wurde zuvor ausgewählt und dann für die Erstellung von Klassifizierungsalgorithmen für Patienten im Vergleich zu Kontrollpersonen auf der Grundlage einzelner Finger und von Modellen mit mehreren Eingängen verwendet.
- Die Forscher fanden heraus, dass das Netzwerk des rechten Daumens die höchste Genauigkeit von Netzwerken erreichte, die auf einzelnen Fingern basieren (gewichtete Validierungsgenauigkeit: 68 Prozent);
- ein Modell, das gleichzeitig Bilder des linken Daumens, des Zeige- und des Mittelfingers verwendet, hatte die höchste Genauigkeit für Modelle mit mehreren Eingängen (gewichtete Validierungsgenauigkeit: 70 Prozent).
„Nach unserem Kenntnisstand ist dies die erste Studie, die den potenziellen Nutzen von Fingerabdruckbildern für die automatische Diagnose von Schizophrenie durch Deep Learning analysiert, und unsere Ergebnisse unterstützen die Machbarkeit eines solchen Ansatzes“, schreiben die Autoren. „Darüber hinaus unterstützt die lebenslange Stabilität von Fingerabdrücken auch ihren potenziellen Wert als Prädiktor für das Psychoserisiko, insbesondere wenn sie mit anderen Datenquellen kombiniert werden.“
© Psylex.de – Quellenangabe: Schizophrenia Bulletin, sbac173, https://doi.org/10.1093/schbul/sbac173