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文檔簡介
1、近年來,隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展,基于大腦神經(jīng)影像對腦疾病進行分類與分析吸引了大量研究者的關(guān)注。從大腦的醫(yī)學(xué)影像構(gòu)建出的腦網(wǎng)絡(luò),可以使得研究者從網(wǎng)絡(luò)的角度分析大腦的功能與結(jié)構(gòu),在最近成為了一個新的研究熱點。基于腦網(wǎng)絡(luò)對腦疾病,例如老年癡呆癥,輕度認知障礙,多動癥等進行分類,對于腦疾病的自動診斷與分析,具有重要意義,也是本文的主要研究內(nèi)容。具體的,本文的主要研究工作與創(chuàng)新點總結(jié)如下:
第一,提出一種新的腦網(wǎng)絡(luò)特征,稱之為有序模式,
2、以及一種頻繁有序模式挖掘算法。有序模式由若干個有權(quán)邊的序關(guān)系構(gòu)成。不同于現(xiàn)存的腦網(wǎng)絡(luò)特征,有序模式同時具有以下兩個優(yōu)點:首先,有序模式直接定義在有權(quán)網(wǎng)絡(luò)上,不需要對原始的有權(quán)腦網(wǎng)絡(luò)進行閾值化,從而大大避免了權(quán)值信息的丟失。此外,有序模式包含腦網(wǎng)絡(luò)的局部拓撲結(jié)構(gòu),可以反映大腦的局部子結(jié)構(gòu)異常。進一步的,我們提出一種有序模式挖掘算法,該算法利用頻繁有序模式的Apriori性質(zhì),可以快速地挖掘出在腦網(wǎng)絡(luò)集中頻繁出現(xiàn)的有序模式。頻繁有序模式代表
3、腦網(wǎng)絡(luò)集中普遍存在的信息,在腦網(wǎng)絡(luò)的分析和分析中具有重要意義。在兩個真實的腦疾病數(shù)據(jù)集上,我們驗證了本算法的運行效率。
第二,提出一種基于判別性有序模式的腦網(wǎng)絡(luò)分類方法。首先,我們使用Ratio scroe函數(shù),來衡量頻繁有序模式的判別性,并選擇Ratio scroe得分最高的頻繁有序模式為判別性有序模式。通過判別性有序模式,構(gòu)建出所有樣本的特征矩陣。然后,使用支持向量機作為分類器,完成對腦網(wǎng)絡(luò)的分類。我們使用三個真實的腦網(wǎng)絡(luò)
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