基于稀疏功能连接及非负矩阵分解的阿尔兹海默症分类方法

• 作者: 李璇 王海贤 陆雪松
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 医学
• 关键词: 阿尔兹海默症 稀疏表示 非负矩阵分解 功能连接
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 147-152
• 页数: 6页
• 分类号: R318
• 字数: 724字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2019.02.001

摘要

为了获得更具神经生理学意义的分类特征,提出了基于稀疏功能连接及非负矩阵分解的阿尔兹海默症分类方法.该方法基于功能核磁共振信号,采用非负自适应稀疏表示法计算脑区间的稀疏功能连接,以提取分类特征.然后,采用稀疏非负矩阵分解法进行特征降维,以获得具有明确物理意义的低维特征.实验结果表明该方法的分类准确率、灵敏度和特异度均优于其他对比方法.此外,发现了默认模式网络、基底神经节-丘脑-边缘结构网络及颞叶-脑岛网络在阿尔兹海默症病人和健康被试间具有明显差异.此方法能够有效地对阿尔兹海默症进行识别,同时具有加深对该病症功能病变理解的潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆雪松	东南大学附属中大医院康复医学科	23	136	6.0	11.0
2	李璇	东南大学学习科学研究中心儿童发展与学习科学教育部重点实验室	10	87	5.0	9.0
3	王海贤	东南大学学习科学研究中心儿童发展与学习科学教育部重点实验室	8	32	3.0	5.0