| 基于子图相似性的多动症患者脑网络分析 |
| |
| 引用本文： | 汪鑫欣,宋笑影,柴利.基于子图相似性的多动症患者脑网络分析[J].数据采集与处理,2023,38(5):1142-1150. |
| |
| 作者姓名： | 汪鑫欣 宋笑影 柴利 |
| |
| 作者单位： | 1.武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程中心，武汉 430081;2.浙江大学控制科学与工程学院， 杭州 310058 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（62176192， 62173259， 62101392）。 |
| |
| 摘 要： | 多动症会严重影响儿童发育，对多动症患者的有效诊断受到广泛关注。该文结合脑网络的拓扑结构信息和图上的信号，提出一种基于稀疏表示的图相似性计算方法，从微观到宏观分析脑区之间的差异。该方法使用Pearson相关系数构建全连通脑网络，基于稀疏表示从底层结构中提取节点子网络，根据图核函数计算子网络相似性，最后给出了脑网络相似性的全局指标。以受试者间的相似性作为特征在公共数据集ADHD-200上的分类实验结果表明，该方法能够以93.1%的准确度区分多动症患者和健康对照者，分类性能明显优于其他已有算法。此外，结果表明多动症患者在中央前回、丘脑、海马和脑岛等脑区之间有更强的连接。
|
| 关 键 词： | 多动症 功能磁共振成像 图相似性 子网络 |
| 收稿时间： | 2022/9/5 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/5/2 0:00:00 |
Brain Network Analysis of Patients with ADHD Based on Subnetwork Similarity |
| |
| WANG Xinxin,SONG Xiaoying,CHAI Li.Brain Network Analysis of Patients with ADHD Based on Subnetwork Similarity[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2023,38(5):1142-1150. |
| |
| Authors: | WANG Xinxin SONG Xiaoying CHAI Li |
| |
| Affiliation: | 1.Engineering Research Center of Metallurgical Automation and Measurement Technology, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China;2.College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) functional magnetic resonance imaging (fMRI) graph similarity subnetwork |
|
| 点击此处可从《数据采集与处理》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《数据采集与处理》下载全文 |
