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。