fMRI在注意缺陷多动障碍症的应用

• 作者: 张芳芳 李楠
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: ADHD rs-fMRI 字典学习 特征提取 SVM
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 121-125
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.03.023

摘要

注意缺陷多动障碍ADHD(Attention Deficit Hyperactivity Disorder)是一种常见的心理障碍疾病.针对静息态功能磁共振rs-fMRI(Rest state-functional magnetic resonance imaging)成像的ADHD分类问题,提出一种基于字典学习的特征提取方法对ADHD病人与正常人进行分类.利用字典学习对训练样本提取不同的成分因素,得到一个四维脑图像;用参数矢量化将脑图像的时间序列转化为一维数组,得到ADHD病人和正常人的特征;利用支持向量机(SVM)进行分类.实验结果显示,基于字典学习的特征提取的方法得到的平均分类准确率达到77.60％,表明该方法有助于对ADHD病人与正常人的分类,为ADHD病人与正常人分类的研究提供了一种方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李楠	太原理工大学信息与计算机学院	11	30	3.0	5.0
2	张芳芳	太原理工大学信息与计算机学院	3	3	1.0	1.0