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摘要:
为了提高抑郁症识别的准确率,将功能核磁共振成像的任务态数据和静息态数据相结合,建立基于数据驱动的模型以提取识别特征.在没有任何先验知识的条件下,采用独立成分分析法提取任务态数据和静息态数据的独立成分;然后,利用相关遍历分析法获取功能信号集,利用频谱分析法识别并获取功能信号成分;最后,将功能信号成分作为贝叶斯分类器的特征输入,完成分类.结果表明,利用该方法提取出的功能信号成分能很好地将抑郁症患者和健康者区分开,整体识别准确率达到77.27%,抑郁症患者识别准确率达到83.33%,健康者识别准确率达到70.00%.实验结果证明了这一方法的有效性及优越性.
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文献信息
篇名 基于任务态和静息态功能核磁共振信号的抑郁症识别
来源期刊 东南大学学报(自然科学版) 学科 生物学
关键词 抑郁症 分类 功能核磁共振 功能信号成分 相关分析 频谱分析
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 67-71
页数 分类号 Q42|Q64
字数 5273字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0505.2011.01.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘海燕 49 552 14.0 21.0
2 姚志剑 82 758 14.0 23.0
3 卢青 东南大学学习科学研究中心 73 778 15.0 23.0
4 江海腾 东南大学学习科学研究中心 11 80 5.0 8.0
5 王丽 84 788 16.0 24.0
6 刘刚 东南大学学习科学研究中心 19 145 3.0 12.0
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抑郁症
分类
功能核磁共振
功能信号成分
相关分析
频谱分析
研究起点
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期刊影响力
东南大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-0505
32-1178/N
大16开
南京四牌楼2号
28-15
1955
chi
出版文献量(篇)
5216
总下载数(次)
12
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