基于相似度矩阵约减的仿射聚类fMRI数据分析

• 作者: 曾卫明 王倪传 管秀英
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 仿射传播聚类 功能磁共振成像 时间复杂度 相似度矩阵约减 高斯密度函数
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 151-155
• 页数: 5页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 3087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.12.027

摘要

利用仿射聚类(APC)方法分析数据量庞大的功能磁共振成像(fMRI)数据时,在时间复杂度、数据存储和聚类效果等方面存在局限性.为此,提出一种融合稀疏仿射传播聚类(SAPC)和相似度矩阵约减的新方法(SDAPC).对fMRI数据进行稀疏逼近后,结合高斯密度函数和欧式距离对稀疏数据进行密度分析,完成约减后fMRI数据的功能连通性检测.任务态数据实验结果表明,对于单被试,SDAPC的ROC曲线与SAPC接近,但运行速度比SAPC提高了约3倍;对于多被试,SDAPC和SAPC的ROC曲线效果均优于其单被试的ROC曲线.静息态数据实验结果进一步表明,SDAPC能成功提取出9个静息态脑网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾卫明	上海海事大学信息工程学院	33	65	4.0	6.0
2	王倪传	上海海事大学信息工程学院	16	39	3.0	6.0
3	管秀英	上海海事大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0