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基于静息态功能性磁共振成像的个体认知多标签分类
基于静息态功能性磁共振成像的个体认知多标签分类
作者:
吴怊慧
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
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
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.
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糖尿病,2型
认知损害
糖尿病神经病变
磁共振成像,功能性
静息态功能磁共振在认知障碍中的应用
静息态功能磁共振
轻度认知障碍
阿尔茨海默病
血管性认知障碍
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
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内容分析
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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
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研究主题发展历程
节点文献
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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
主办单位:
北京市心肺血管疾病研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
1002-3208
CN:
11-2261/R
开本:
16开
出版地:
北京安定门外安贞医院
邮发代号:
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
2829
总下载数(次)
13
总被引数(次)
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