静息态功能脑网络差异指标分析及抑郁症分类应用

• 作者: 刘志芬 刘文钊 曹晓华 郭浩 陈俊杰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 抑郁症 复杂网络 特征选择 脑功能网络 分类
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: O157.6|TP182
• 字数: 4644字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.12.020

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊杰	太原理工大学计算机科学与技术学院	220	1728	20.0	30.0
2	刘志芬	山西医科大学第一医院精神卫生科	30	192	7.0	13.0
3	曹晓华	山西医科大学第一医院精神卫生科	14	118	5.0	10.0
4	郭浩	太原理工大学计算机科学与技术学院	53	182	7.0	11.0
5	刘文钊	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	8	2.0	2.0