基于隨機(jī)結(jié)構(gòu)稀疏優(yōu)化的特征選擇算法在認(rèn)知活動(dòng)的功能磁共振成像數(shù)據(jù)上的應(yīng)用.pdf

1、認(rèn)知科學(xué)是一門(mén)探索大腦、心智工作機(jī)制的前沿性交叉學(xué)科，對(duì)認(rèn)知活動(dòng)的功能磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)的研究能夠揭示認(rèn)知行為在大腦中對(duì)應(yīng)的加工機(jī)制，解釋和預(yù)測(cè)人的認(rèn)知行為。然而在認(rèn)知fMRI數(shù)據(jù)的分析中，研究者們通常只關(guān)注構(gòu)建的分類(lèi)器的分類(lèi)效果，而忽視了特征選擇結(jié)果的穩(wěn)定性。但實(shí)際上，fMRI數(shù)據(jù)具有高維小樣本特性，容易發(fā)生特征子集的不穩(wěn)定現(xiàn)象，從而導(dǎo)致特征選擇結(jié)果不具有可靠性。因此，在fMRI數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)過(guò)程中，特征選擇的穩(wěn)定性甚至比分類(lèi)

2、性能更重要。
　　本文采用基于隨機(jī)結(jié)構(gòu)稀疏優(yōu)化的特征選擇算法來(lái)分析認(rèn)知fMRI數(shù)據(jù)，在穩(wěn)定性選擇的基礎(chǔ)上加入約束塊子采樣過(guò)程，并利用認(rèn)知活動(dòng)的fMRI數(shù)據(jù)中體素的局部相關(guān)性作為算法的先驗(yàn)結(jié)構(gòu)信息，能夠在控制假陽(yáng)性的同時(shí)保持較低的假陰性水平。在此基礎(chǔ)上，將隨機(jī)結(jié)構(gòu)稀疏方法應(yīng)用到認(rèn)知活動(dòng)的兩類(lèi)特征選擇問(wèn)題中：
　?。?）以分類(lèi)準(zhǔn)確率為目標(biāo)的特征選擇問(wèn)題，即通過(guò)改進(jìn)特征選擇方法來(lái)提高分類(lèi)表現(xiàn)。本文通過(guò)人腦對(duì)情緒識(shí)別機(jī)制的多體素模式

3、分析實(shí)驗(yàn)來(lái)研究這類(lèi)問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)利用多種特征選擇方法來(lái)對(duì)面孔情緒數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇和分類(lèi)，結(jié)果表明，相對(duì)于其他方法，隨機(jī)結(jié)構(gòu)稀疏算法可以得到最高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，而且能夠更好地揭示與情緒識(shí)別相關(guān)的激活腦區(qū)。
　　（2）以體素選擇準(zhǔn)確性為目標(biāo)的特征選擇問(wèn)題，也就是說(shuō)重點(diǎn)關(guān)注特征選擇而非分類(lèi)準(zhǔn)確率。在此類(lèi)問(wèn)題中，只用真正差異區(qū)域的一小部分體素構(gòu)建分類(lèi)器，分類(lèi)準(zhǔn)確率就能夠輕松達(dá)到很高甚至100％，這時(shí)關(guān)注分類(lèi)準(zhǔn)確率是沒(méi)有意義的，而真正應(yīng)該關(guān)注的是