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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
程忱  郭浩  陈俊杰 《计算机科学》2016,43(7):265-267, 284
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。  相似文献   

3.
脑网络分析已广泛应用于神经影像领域的研究。超网络构建方法被提出用于描述多个脑区之间的高阶关系。超网络是根据静息态功能磁共振成像时间序列通过稀疏线性回归方法构建。在已有文献中,用于构建超网络的稀疏线性回归模型是采用lasso方法解决。然而这种方法存在局限,在超边构建时不能够有效的解决脑区之间的组效应。针对这一问题,本文提出将elastic net方法引入到超网络构建中,并且应用于抑郁症患者与正常被试的分类。实验结果显示基于lasso与基于elastic net的方法分别可以达到83.33%与86.36%的分类准确率。分类结果表明与原有方法相比,基于elastic net的方法可以得到更为有效的特征以及更好的分类效果。  相似文献   

4.
针对LASSO方法构建脑功能超网络模型缺乏组效应解释能力和网络有偏性问题,提出了两种基于组变量选择的近似无偏稀疏脑功能超网络模型来改善超网络的构建,分别为组最小最大凹惩罚方法和组平滑剪裁的绝对值偏差方法,并将其分别应用于抑郁症的分类研究中。分类结果显示,两种方法的分类表现均优于传统超网络模型,且组最小最大凹惩罚方法的分类准确率最高,达到86.36%。结果表明若想构建有效的脑功能超网络模型,不仅需要考虑脑区间组效应的解释能力,还需考虑模型变量选择的有偏性问题。而且在考虑到超网络有偏性的基础上,选取较为宽松的惩罚方式来选取目标变量,则可更精确地表征人脑的复杂高阶多元交互信息。  相似文献   

5.
为了构建辅助诊断模型,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。通过设定阈值,根据统计显著性提取不同数量的节点属性与全局属性组合作为分类特征,并选择四种不同的分类算法进行分类研究,以得到构建一个准确率较高的模型。结果是SVM和神经网络算法在阈值P为0.05下,所建的模型的分类模型的准确率较高,分别达82.78%及81.36%,因此利用该方法所构建的诊断模型可以用于抑郁症的辅助临床诊断中。  相似文献   

6.
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%.  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
脑电检测是癫痫疾病诊断的重要手段,但基于脑电信号特征的人工标记方法,对癫痫发作状态识别的准确度较低。将脑功能网络与TSK模糊系统相结合,提出一种癫痫脑电信号识别的新方法。通过分析多通道脑电信号之间的同步性,构建癫痫患者的脑功能网络,采用复杂网络方法提取特征参数;以脑网络参数为输入特征建立TSK模糊系统模型,通过监督式学习训练分类器,用于识别癫痫发作期的脑电波形。实验结果证明了该方法的有效性,模糊分类器对癫痫发作状态识别的准确度达到98.36%,99.48%敏感度和97.24%特异度。该方法将复杂网络与机器学习算法相融合,为通过脑电检测识别癫痫疾病状态提供了新方法,具有重要的应用价值。  相似文献   

9.
重度抑郁症是一种常见的心理障碍.功能影像研究表明,重度抑郁症与大脑许多区域的异常有关,这些区域包括海马、海马旁回、中央前回、尾状核等.复杂网络理论为脑网络拓扑结构的研究提供了一个有效的研究方法,但以往的研究方法主要集中在功能脑网络属性的统计分析上.通过对抑郁症患者和正常人的功能脑网络属性特征的分类对比研究,从机器学习的角度提出一种新的诊断抑郁症患者的方法.  相似文献   

10.
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。  相似文献   

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