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基于独立成分的加权高阶脑网络的分类方法
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  • 79
  • 作者

    杨艳丽李瑶谷金晔李欣芸陈俊杰

  • 单位

    太原理工大学信息与计算机学院太原理工大学软件学院

  • 摘要
    为了解决传统的磁共振成像数据分类方法正确率较低的问题,提出了一种基于独立成分分析的高阶功能连接网络,使用加权图的频繁子图挖掘和判别性特征选择进行分类研究的方法。该方法不需要依赖先验的脑图谱模板,充分考虑了扫描时间内的时变特性,且将频繁子图挖掘应用到了加权图上。同时为了更准确地找到具有判别性的子图特征,也提出了几种新的判别性特征选择方法。结果发现基于独立成分的加权高阶脑网络的静息态功能磁共振成像分类方法有效地提高了阿尔兹海默症诊断的正确率。
  • 关键词

    独立成分分析高阶功能连接网络加权图频繁子图挖掘判别性特征选择

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(61672374,61741212)；山西省科技厅应用基础研究项目青年面上项目(201601D021073,201701D221119)；山西省教育厅高等学校科技创新研究项目(2016139)；
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