作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
目的 与单标签分类相比,多标签分类在现实世界中更为常见.在神经影像学领域,对个体认知单标签分类的研究有很多,但是却没有关于个体认知多标签分类的研究.本研究尝试运用机器学习多标签分类算法,利用静息态fMRI数据,对个体认知进行多标签分类研究.方法 基于390名(≥18岁)成年人的静息态fMRI数据,通过5种具有代表性的机器学习多标签分类算法:ML-kNN、hMuLab、LIFT、ML-LOC和GLOCAL对个人认知进行多标签分类,采用十折交叉验证进行训练和测试,并用多标签分类常用的评价指标进行结果的检验.结果 这5种算法都能用于静息态fMRI的多标签分类研究,且经过算法对比发现hMuLab算法的分类效果最好.结论 本研究成功地将多标签分类算法应用于神经影像学领域并对个体认知进行多标签分类,且通过算法对比发现样本的邻域信息对分类结果很重要.
推荐文章
抑郁症的静息态功能磁共振成像研究进展
抑郁症
静息态
磁共振成像,功能性
针刺治疗轻度认知功能障碍的静息态功能磁共振成像研究进展
认知功能障碍
针刺
阿尔茨海默病
静息态功能磁共振成像
AD与MCI患者的静息态功能磁共振成像低频振幅研究
阿尔茨海默病
轻度认知功能障碍
静息态功能磁共振成像
低频振幅
癫的静息态功能磁共振成像研究进展
癫癎
静息态功能磁共振成像
磁共振成像
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于静息态功能性磁共振成像的个体认知多标签分类
来源期刊 北京生物医学工程 学科 医学
关键词 静息态功能性磁共振成像 个体认知 机器学习 多标签分类 算法对比
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 138-144,178
页数 8页 分类号 R318.04
字数 4895字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3208.2020.02.005
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 吴怊慧 北京交通大学计算机与信息技术学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2004(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2018(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
静息态功能性磁共振成像
个体认知
机器学习
多标签分类
算法对比
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京生物医学工程
双月刊
1002-3208
11-2261/R
16开
北京安定门外安贞医院
1981
chi
出版文献量(篇)
2829
总下载数(次)
13
总被引数(次)
15960
论文1v1指导