近年來，人類個體性別在組層次腦結構上的差異研究取得重要進展。健康個體性別的腦差異研究是瞭解精神障礙性別特異性表達的重要基礎。針對人腦連接組項目（HCP）的876名健康成人（其中491名女性）的結構核磁共振(sMRI)的大腦灰質圖象，本研究提出一種基於多層網絡的腦電圖性別識別算法，取得98.06%的目前最佳分類準確率。這一研究結果顯示人類腦結構是可以分為男性與女性不同類別的。並指出在研究精神疾病時，最好區別對待男性和女性病人。
腦結構不同尺度卷積核的可視化特徵圖像
論文下載地址：
https://digital-library.theiet.org/deliver/fulltext/ccs/1/4/CCS.2018.0018.pdf?itemId=/content/journals/10.1049/ccs.2018.0018&mimeType=pdf&isFastTrackArticle=
該文發表於2019年Cognitive Computation and Systems第1卷第4期。Cognitive Computation and Systems是由IET主辦的專業性學術期刊，由清華大學孫富春教授與英國曼徹斯特大學Angelo Cangelosi教授擔任共同主編，主要刊登認知計算、智能機器人與智能信號處理等領域的高水平學術論文。期刊目前已被EI Compendex檢索。
本文由 CAAI認知系統與信息處理專委會供稿
原題目：國防科大胡德文教授團隊在Cognitive Computation and Systems期刊發表成果指出人類腦結構可以區分性別
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