基于机器学习的脑网络分析方法及应用

• 作者: 张道强 接标
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 脑网络分析 机器学习 特征学习 核方法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 68-76
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6528字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2015.01.006

摘要

脑网络学习旨在从整体上研究大脑各功能区的交互,对于人类深入了解大脑功能和结构以及对一些脑疾病的诊断都具有非常重要的作用.作为脑网络分析的重要工具,机器学习由于能够从数据中学习规律并对未知数据进行预测,已成为近年来脑网络分析领域一个新的研究热点.本文综述了近年来基于机器学习技术在脑网络分析中的典型研究方法和应用,主要从网络的构建、特征学习和分类预测等3个方面加以介绍.最后,总结全文并展望未来研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张道强	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	51	491	11.0	20.0
2	接标	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	18	137	7.0	11.0