摘要
注意力缺陷多动障碍(Attention-Deficit/HyperactivityDisorder,ADHD)是一种常见的神经发育障碍，以持续的注意力不集中、活动过度和冲动为主要特征，常伴随认知功能、情绪和行为问题。
ADHD的病因和发病机制尚不明确，目前认为与遗传、环境、神经生物学等多种因素有关。
胼胝体是连接左右大脑半球最大的白质结构，在协调双侧大脑活动、信息整合和高级认知功能中起着至关重要的作用。
近年来，越来越多的神经影像学研究表明，ADHD患者的胼胝体形态结构存在异常，可能与其核心症状和认知功能缺陷密切相关。
本研究旨在利用基于体素的形态学分析(Voxel-BasedMorphometry,VBM)技术提取ADHD患者和健康对照组的胼胝体形态数据，并构建统计识别模型，以期为ADHD的早期诊断和个体化治疗提供客观依据。
关键词：注意力缺陷多动障碍；胼胝体；形态学；统计识别；机器学习
#1.1注意力缺陷多动障碍(ADHD)
注意力缺陷多动障碍(ADHD)是一种常见的神经发育障碍，其特征在于与儿童发育阶段不相称的注意力不集中、活动过度和冲动等症状。
这些症状通常在12岁之前出现，并在多个情境下持续存在，对患者的学习、工作、社交和生活质量造成不同程度的影响。
#1.2胼胝体
胼胝体(CorpusCallosum,CC)是连接左右大脑半球最大的白质结构，由数百万甚至上亿个神经纤维组成，主要负责传递感觉、运动和认知信息。
胼胝体在协调双侧大脑活动、信息整合和高级认知功能中起着至关重要的作用，其形态结构和功能的异常可能与多种神经发育障碍和精神疾病有关。
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