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抑郁症患者功能脑网络属性特征分类研究
引用本文:白瑀,李海芳,郭浩.抑郁症患者功能脑网络属性特征分类研究[J].电脑开发与应用,2012,25(8):1-3.
作者姓名:白瑀  李海芳  郭浩
作者单位:太原理工大学计算机科学与技术学院,太原,030024
基金项目:图像颜色和形状特征绑定的脑认知过程及模型研究(61070077);基于fMRI的个性化图像情感标注及其本体库研究(60970059);基于fMRI分析图像情感的方法研究(2010011020-2)
摘    要: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.

关 键 词:重度抑郁症  功能脑网络  复杂网络  分类算法

The Classification Comparative Study of Depressive Patient’s Feature of Brain Network Properties
BAI Yu , LI Hai-fang , GUO Hao.The Classification Comparative Study of Depressive Patient’s Feature of Brain Network Properties[J].Computer Development & Applications,2012,25(8):1-3.
Authors:BAI Yu  LI Hai-fang  GUO Hao
Affiliation:(College of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China)
Abstract:Major depressive disorder is a common heart disorder.Functional imaging studies have shown that severe depression and brain abnormalities in many regions,these regions include the Hippocampus,ParaHippocampal,Precentral,Caudate and so on.The complex network theory have provided an effective research methods to the study of brain network topology.However,previous research methods focused on the statistical analysis of functional brain network properties.It presents a new method of diagnosis depression in the perspective of machine learning between the depression and the normal function of the brain network properties comparative study of the classification of characteristics.
Keywords:major depressive disorder  functional brain network  complex networks  classification algorithm
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