基于个人灰质网络的精神分裂症分类研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于个人灰质网络的精神分裂症分类研究

作者

马云霄梁家瑞张楠孙婕王彬
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

为了研究精神分裂症患者的脑灰质细微差异的共变性,通过体素相似性指标构建个人脑网络模型。将脑灰质分成固定大小的立方块,通过体素间的皮尔逊相关来构建个人灰质共变网络,并使用经验空模型方法把网络稀疏化,最后标准化为90×90的灰质共变网络。研究结果表明,精神分裂症患者个人灰质网络的拓扑属性显著变化,顶叶和额叶的节点效率和度存在差异,右侧楔前叶的效率与量表显著相关。用支持向量机、KNN、朴素贝叶斯、随机森林等算法建立精神分裂症患者分类模型,其分类准确率均显著高于基于脑区构建网络的分类结果。基于体素的灰质相似性构建个人灰质网络能够更好地发现精神分裂症脑网络异常,可以应用于精神分裂症早期诊断。
关键词

支持向量机分类精神分裂症体素脑网络灰质
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金资助项目（61873178,61503272）；
文章目录

1 方法
1.1 数据采集与预处理
1.2 脑网络模型构建
1.3 标准化网络
1.4 网络统计特征及比较
1.5 统计分析
1.6 分类模型
2 结果
2.1 精神分裂症患者个人灰质网络拓扑结构异常
2.2 分类结果
2.3 网络属性与临床量表的相关性
3 结果分析
4 结论
引用格式

马云霄,梁家瑞,张楠,孙婕,王彬.基于个人灰质网络的精神分裂症分类研究[J].太原理工大学学报,2021,52(03):424-429.
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