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KPCA和Adaboost算法在阿尔茨海默症功能磁共振影像分类中的应用 预览
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作者 李长胜 王瑜 +1 位作者 肖洪兵 邢素霞 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2019年第7期784-788,共5页
本研究的目的在于使用机器学习方法,对脑部功能磁共振成像数据进行分析与特征提取,完成对阿尔茨海默症(AD)的辅助诊断与分析。首先对数据进行预处理与去除协变量,并从大脑全局特征出发,根据现有的自动解剖标记模板,把每个被试的大脑分为... 本研究的目的在于使用机器学习方法,对脑部功能磁共振成像数据进行分析与特征提取,完成对阿尔茨海默症(AD)的辅助诊断与分析。首先对数据进行预处理与去除协变量,并从大脑全局特征出发,根据现有的自动解剖标记模板,把每个被试的大脑分为116个脑区,通过提取每个脑区的时间序列,构建全脑功能连接矩阵,然后使用核主成分分析法进行特征提取,最后用Adaboost算法进行分类。在对34名AD患者、35名轻度认知障碍患者和35名正常对照组的功能磁共振成像数据进行的实验结果表明,利用静息态功能磁共振成像,同时结合机器学习的方法,能够有效地实现AD的正确分类,准确率可以达到96%,该结果可以为AD患者的临床辅助诊断提供有效的判断依据。 展开更多
关键词 功能磁共振成像 阿尔茨海默症 轻度认知障碍 功能连接矩阵 核主成分分析
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基于统计特性随机森林算法的特征选择 预览 被引量:4
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作者 宋源 梁雪春 张然 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1459-1461,1466共4页
针对由静息态功能磁共振成像(R-f MRI)得到的脑功能连接矩阵数据运用传统特征选择方法处理的结果,存在特征冗余,无法确定最终特征维数等问题,提出一种全新的特征选择算法。该算法在随机森林(RF)算法中结合统计特性,根据袋外数据的... 针对由静息态功能磁共振成像(R-f MRI)得到的脑功能连接矩阵数据运用传统特征选择方法处理的结果,存在特征冗余,无法确定最终特征维数等问题,提出一种全新的特征选择算法。该算法在随机森林(RF)算法中结合统计特性,根据袋外数据的分类效果得到保留的特征,并将其运用在对精神分裂患者与正常被试者的识别实验中。实验结果表明,与传统的主成分分析(PCA)方法相比,该算法可以有效保留重要特征,提高识别精度,且保留的特征具有很好的医学解释性。 展开更多
关键词 随机森林 统计特性 静息态功能磁共振成像 功能连接矩阵
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基于脑功能连接和SAE的自闭症分类 预览
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作者 贾楠 谭金平 +2 位作者 肖志勇 漆志亮 吴建华 《南昌大学学报:理科版》 北大核心 2018年第4期399-403,共5页
为了对自闭症(autismspectrumdisorder,ASD)的计算机辅助诊断提供参考,本文探讨了基于大数据和深度学习的静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)的数据分类研究。研究从国际自闭症专业数据库(ABIDE)中获取了306名ASD和350名正常受试者(typicall... 为了对自闭症(autismspectrumdisorder,ASD)的计算机辅助诊断提供参考,本文探讨了基于大数据和深度学习的静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)的数据分类研究。研究从国际自闭症专业数据库(ABIDE)中获取了306名ASD和350名正常受试者(typicallydeveloping,TD)的rs-fMRI数据。通过对预处理之后的rs-fMRI数据提取脑功能连接(Functionalconnectivity,FC)相关矩阵,再利用堆栈自编码(Stackedautoencoder,SAE)进行训练,最后对ASD和TD进行了分类,得到了准确率高达95.27%的识别。本文的结果表明,基于相关矩阵和SAE的ASD分类系统已经达到了较高性能,可以为计算机辅助诊断ASD提供参考。 展开更多
关键词 功能连接相关矩阵 SAE 自闭症 分类
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