重度抑郁症患者脑功能网络的分类研究

为了构建辅助诊断模型,为抑郁症的诊断提供一个新的方法,以提高抑郁症诊断的准确率。在连续的阈值空间(8%～32%)内构建所有被试的功能脑网络并使用复杂网络理论对抑郁症患者的脑网络进行分析,力求提取出可以从各个维度来表征抑郁症患者的脑网络的特征值,采用不同的属性组合并使用SVM分类算法对所有被试进行分类研究,结果发现将全局属性与局部属性组合作为分类特征得到的分类正确率最高,因此该方法可以用于抑郁症的辅助诊断中。     

静息态功能脑网络的基因基础以及分类研究

为了判断抑郁症患者组与健康对照组之间是否存在显著的基因型差异及基因型与疾病状态间是否存在显著交互效应,选择GSK-3β(Glycogen Synthase Kinase-3β)基因,通过功能脑网络指标进行统计分析,并利用统计显著性作为特征选择的依据,提取不同数量的节点属性作为分类特征。选择四种不同的分类算法进行分类研究,结果表明SVM和人工神经网络算法构建的分类模型正确率较高,疾病状态分类模型分别达到73.50%和70.87%,基因分类模型分别达到74.35%和76.66%。因此,基因对静息态功能脑网络存在着一定的影响,并且证明了脑网络的相关指标可以作为对基因与抑郁症疾病之间存在交互效应的判断依据。     

多节点规模下的抑郁症功能脑网络分类研究

脑网络作为复杂网络分析方法在神经影像领域的应用已得到广泛的认可。研究发现脑网络中的节点规模对网络的拓扑属性会产生重要的影响。利用静息态功能影像数据,在5种不同的节点规模下分别完成抑郁症患者和正常对照的脑网络构建,比较了网络拓扑属性的变化,并选择了4种不同的分类算法进行脑疾病分类研究。结果表明,网络节点数量不仅对拓扑属性产生了影响,而且对分类模型的构建也有直接作用。支持向量机(RBF核函数)模型在节点规模为250时,分类效果最好,平均正确率为83.18%。该研究结果在抑郁症的临床诊断中具有重要的应用价值,为基于脑网络的机器学习分类研究在网络节点规模的选择上提供了重要的参考依据。     

抑郁症复杂脑网络社团结构差异分析及分类研究

为比较抑郁症脑网络结构差异及实现患者自动识别,提出了基于功能脑网络社团结构特征的机器学习方法.利用静息态功能磁共振影像数据构建功能脑网络,利用基于“堆结构”的贪婪算法进行社团划分,从脑网络模块结构的角度分析正常人和抑郁症患者的差异,并将脑网络的模块指标用于机器学习方法.利用统计显著性为阈值以筛选特征,以判断不同特征数目对分类模型的性能影响.实验结果表明,神经网络算法在28个特征下(P＜0.05),分类正确率最高达90.50％.     

基于独立成分分析功能连接的抑郁症分类研究*

已有的功能连接研究大多根据脑图谱构建全脑功能连接,但目前可选用的脑图谱种类有限且采用不同脑图谱的分析结果可能存在一定的差异。针对上述问题,利用独立成分分析方法研究了抑郁症辅助诊断问题。首先利用组独立成分分析提取独立成分并构建全脑功能连接网络,然后采用BoostFS(Boosting Feature Selection)方法进行特征选择,最后应用多元模式分析方法对20名抑郁症患者和21名健康被试进行分类。实验分类准确率达到95.12%,错分了一名抑郁症患者和一名健康被试。进一步分析表明,具有较强分辨能力的脑网络为感觉运动网络、默认网络和视觉网络,与已有基于脑图谱的研究结果基本一致,从而说明了基于独立成分分析方法的合理性,使其可能成为抑郁症辅助诊断的一种新方法。     

基于局部一致性的特征选取及在抑郁症上的研究

为探讨局部一致性ReHo(regional homogeneity)是否可以作为有效诊断抑郁症的特征,且其统计显著性是否可以作为有效的筛选标准并进行相应的分类。对28例正常人和38例抑郁症患者进行静息态全脑f MRI(functional Magnetic Resonance Imaging)扫描并分析。使用具有统计显著性的阈值作为筛选特征的标准并度量四种分类器下的正确率,运用敏感性分析方法评估不同特征的重要性,以此来构建一个准确率较高的模型。结果在SVM-RBF和神经网络算法中,当特征数为30时表现出了较高的正确率,分别是77.4%和73.1%。在研究特征重要性和统计显著性之间的相关性分析中,发现二者具有明显的正相关。因此,可以利用该方法用在抑郁症的诊断当中。     

基于最小生成树的多特征融合的脑网络分类研究*

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。     

基于改进残差网络的心电信号识别分类算法研究

心电图(Electrocardiogram,ECG)心拍分类是心律失常诊断的重要步骤,为了准确检测心律失常类型,提出了一种利用改进的残差网络进行ECG分类的算法.首先使用CEEMDAN-改进小波阈值算法去除心电信号中的噪声,然后构建改进残差网络实现对ECG的分类,在该改进残差网络中,首先将传统深度残差网络中的卷积层、池化层替换成Inception模块,从而提取不同尺度的特征;然后设计了残差嵌套网络,实现了ECG信号不同层次的特征融合,最后采用Softmax分类器进行分类.将该模型在MIT-BIH数据库进行训练和验证,结果表明,所提出的网络模型具有较高的分类准确率.     

多形式特征向量脑网络分类方法研究

目前已有的脑网络分类方法大多是通过处理收集的信号来构建脑网络,并根据一个或多个脑区之间的脑网络特征属性来进行分类。该分类方法只考虑一个特征属性,忽略了脑网络的其他特征属性,而被忽略的特征属性很可能会对实验结果产生较大的影响。为了克服已有分类方法的缺陷,文中考虑多种特征属性提出了一种基于多形式特征向量的脑网络分类方法并使用了新型图核,该分类方法由4步构成：将原始实验数据经过预处理后完成脑网络构建;根据不同的阈值来提取脑网络中多种脑网络属性值;利用支持向量机训练所有数据,根据训练结果的优劣,在每种网络属性值里挑选分类效果最优的阈值参数,并将它们进行特征融合;使用支持向量机训练融合后的特征向量。通过实验数据分析并与已有分类方法进行了对比,验证该方法在轻度认知障碍数据集上脑网络分类的有效性。     

基于多层次模板的脑功能网络特征选择及分类

基于单一脑图谱模板的功能连接网络中提取的特征表示不足以揭示患者组和正常对照组（NC）之间的复杂拓扑结构差异，而传统的基于多模板的功能脑网络定义多采用独立模板，缺乏模板间的关联，从而忽略了各模板构建的功能脑网络中潜在的拓扑关联信息。针对上述问题，提出了一种多层次脑图谱模板和一种使用关系诱导稀疏（RIS）特征选择模型的方法。首先定义了具有关联的多层次脑图谱模板，挖掘模板之间潜在关系和表征组间网络结构差异；然后用RIS特征选择模型进行参数优化，进而提取组间差异特征；最后利用支持向量机（SVM）方法构建分类模型，并应用于抑郁症患者的诊断。在山西大学第一医院抑郁症临床诊断数据库上的实验结果显示，基于多层次模板的功能脑网络通过使用具有RIS特征的选择方法取得了91.7%的分类准确率，相比传统多模板方法的准确率提高了3个百分点。     

网络弹性与恢复机制的研究综述

当网元故障或遭受攻击而失效时,网络性能下降,网络的拓扑结构也被破坏甚至崩溃。网络弹性描述在网元失效时网络功能和结构的恢复能力。针对不同网络类型和失效模式,研究者提出了多种网元恢复机制用于增强网络弹性,并建模分析如何减少网络失效的可能性,这对于现实系统的管理和维护具有重要的指导意义。本文首先简要介绍了网络失效和网络弹性的相关概念;其次从自发性恢复和指向性恢复两个方面介绍了当前主要的网络恢复机制;接着介绍了网络恢复机制在现实基础设施网络中的应用;最后总结讨论了今后发展方向。     

“网络安全与维护”课程教学的探索与研究

随着网络技术的发展、家用电脑的普及以及上网用户的增多,网络安全与维护显得越来越重要。本文结合在笔者在教学工作中的体会,主要探讨了网络安全与维护的重要性、现有"网络安全与维护"课程体系,重点分析和研究了"网络安全与维护"课程的教学思路和方法。     

深度网络模型压缩综述

深度网络近年在计算机视觉任务上不断刷新传统模型的性能,已逐渐成为研究热点.深度模型尽管性能强大,然而由于参数数量庞大、存储和计算代价高,依然难以部署在受限的硬件平台上（如移动设备）.模型的参数一定程度上能表达其复杂性,相关研究表明并不是所有的参数都在模型中发挥作用,部分参数作用有限、表达冗余、甚至会降低模型的性能.本文首先对国内外学者在深度模型压缩上取得的成果进行了分类整理,依此归纳了基于网络剪枝、网络精馏和网络分解的方法;随后,总结了相关方法在多种公开深度模型上的压缩效果;最后,对未来研究可能的方向和挑战进行了展望.     

网络科学发展综述

概述了网络科学发展的历史、主要研究内容、基本概念和网络特性、理论基础、网络科学主要模型及相关的分析方法和工具。介绍了网络科学的主要研究课题和近年的进展。最后,指出了网络科学的发展趋势和应用前景。     

软件定义网络的测量方法研究

测量技术是状态监测、性能管理、安全防御等网络研究的基础,在网络研究领域具有重要地位.相较于传统网络,软件定义网络在标准性、开放性、透明性等方面的优势给网络测量研究带来了新的机遇.测量数据平面和测量控制平面的分离,启发了通用和灵活的测量架构的设计与实现;标准化的编程接口,使得测量任务可以快速地开发和部署,中心化的网络控制可以基于反馈的测量结果实时地优化数据平面的硬件配置和转发策略,数据平面基于流表规则的处理机制支持对流量更加精细化地测量.但是,软件定义网络测量中额外部署的测量机制造成的资源开销与网络中有限的计算资源、存储资源、带宽资源产生了矛盾,中心化的控制平面也存在一定的性能瓶颈,这是软件定义网络测量研究中的主要问题和挑战.分别从测量架构、测量对象两方面对当前软件定义网络测量研究成果进行了归纳和分析,总结了软件定义网络测量的主要研究问题.最后,基于现有研究成果讨论了未来的研究趋势.     

智能网及其结构模型

概述了智能网（ＩＮ）的发展及其体系结构，并对基于计算机的智能网参考模型进行了分析。     

浅谈中小企业网络组建方案

通过对中小企业网络发展的数据统计,发现中小企业的网络需求日益旺盛,经过对中小企业网络现状的分析,组建一套适合自身的网络环境是十分必要的;通过网络组建的设计方案、基于安全的网络基本配置方案、网络管理方案三方面对中小企业组网进行探讨,利用例子及经验,尽量详尽的解释了组网遇到的关键性问题;最后总结得出一个大部分中小企业从网络的设计、实施、管理等阶段应遵循的一般性原则。     

新型网络技术

对几种新型网络技术和协议的特点作了分析研究，目的在于对新型网络技术和协议的了解，以及在此基础上的应用。     

构建安全的校园网系统

文章从技术和管理层面讨论了安全校园网系统的建设问题。在技术层面上,根据校园网应用的不同,划分不同的安全等级区域,并针对各个区域的应用需求进行网络安全设计;在管理层面上,强调建立网络安全管理及应急响应机制,保障网络管理的规范化、制度化,提高网络安全管理能力。     

浅析企业网络管理员管理

网络管理员是企业中管理和维护网络软硬件环境,保证整个网络应用系统正常运转的工作人员,但在很多企业,网管并没有被重视起来,网管的岗位建设,日常工作和管理上都存在很多问题。文章分析了企业网络管理员的主要工作任务,对网管的重要性做了探讨,指出网管日常工作和管理上中存在的一些问题,并针对这些问题提出解决措施,帮助企业加强网管队伍的建设,规范和管理网管的工作行为,为企业信息化建设提供更好的服务。