Group Lasso方法的脑功能超网络构建及分类研究

• 作者: 党伟超 刘春霞 潘理虎 白尚旺 程超
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 功能磁共振成像 超网络 GroupLasso 分类 自闭症
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 861-866
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2018.06.009

摘要

传统的超网络构建方法受到脑区间组效应的影响,所构建的超边存在一定的随机性,从而缺少解释分组效应信息的能力,最终降低了分类准确率.提出了一种基于Group Lasso的超网络构建方法,并将其应用在自闭症患者的自动诊断中.利用该方法所构建的超网络,将传统方法中单一变量的选择替换为组变量的选择,即在预先定义的变量组的基础上进行变量选择.结果表明,与传统超网络构建方法相比,基于Group Lasso的超网络构建方法可以有效地去除组效应的影响,并提高分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘理虎	太原科技大学计算机科学与技术学院	95	287	10.0	12.0
3	刘春霞	太原科技大学计算机科学与技术学院	23	30	4.0	4.0
4	白尚旺	太原科技大学计算机科学与技术学院	76	280	10.0	13.0
5	党伟超	太原科技大学计算机科学与技术学院	40	171	7.0	12.0
8	程超	太原科技大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0