基于子图相似性的多动症患者脑网络分析

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。