《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于最小生成树的多特征融合的脑网络分类研究

fMRI classification method of multiple features fusion based on minimum spanning tree

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作者 闫朋朋,郭浩,陈俊杰
机构 太原理工大学 计算机科学与技术学院
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摘要 针对传统图论方法设置阈值等问题,采用最小生成树方法进行脑网络的构建。传统的分类方法是从脑网络中提取一些可量化指标用于分类,忽视了多个脑区之间的拓扑信息。针对此问题,提出了一种脑区特征和连接模式相结合的多特征融合的分类方法,利用不同类型的特征来量化不同的网络性能。结果表明,抑郁症患者的最小生成树更趋向于随机网络,且局部属性出现显著异常的脑区集中在边缘系统-皮层-纹状体-苍白球-丘脑神经环路(limbic-cortical-striatal-pallidal-thalamic,LCSPT)。此外,与单一类型特征的分类方法相比,多特征融合的方法能够有效地提高分类精度。进一步分析表明,最小生成树方法可以用于抑郁症的辅助诊断;不同形式的特征表示方法具有信息描述方面的互补性。
关键词 最小生成树;多特征融合;抑郁症;分类;脑网络
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61373101,61472270,61402318,61672374)
山西省科技厅应用基础研究项目青年面上项目(201601D021073)
山西省教育厅高等学校科技创新研究项目(2016139)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2018-11-005.html
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中图分类号 TP183
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