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摘要:
基因影像学主要研究基因变异对脑部结构和功能的影响.近期研究表明,从脑结构感兴趣区域或功能连接网络中提取有效的信息对于表征脑部特性具有重要意义.目前大多数研究主要集中于脑结构影像与基因变异的关联分析,而忽略了脑区之间的功能连接信息.因此,本文充分利用两种模态信息(结构影像和功能影像),对阿尔茨海默病关联密切的rs429358位点基因型进行回归,旨在发现与致病基因相关联的大脑生物标记.首先从脑结构影像中提取体素特征和脑功能影像中提取连接网络特征,然后采用弹性网络对两种特征进行特征选择,保留关联程度较高的脑区和网络连接.最后采用多核支持向量回归机将选出的节点和边属性进行融合并回归基因型.实验采用的原始数据均来自ADNI数据集,实验结果验证了我们提出框架的有效性,同时检测到一些与疾病关联程度较高的脑区和脑区间的功能性连接.
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文献信息
篇名 基于结构和功能的多模态脑影像与基因变异的关联研究
来源期刊 阿尔茨海默病及相关病 学科
关键词 基因影像学 脑功能连接网络 单核苷酸多态性 阿尔茨海默病
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 71-78
页数 8页 分类号
字数 6172字 语种 中文
DOI
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 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 李蝉秀 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 3 4 1.0 2.0
3 郝小可 河北工业大学人工智能与数据科学学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
基因影像学
脑功能连接网络
单核苷酸多态性
阿尔茨海默病
研究起点
研究来源
研究分支
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