基于典型相关稀疏自编码器的精神分裂症的分类

• 作者: 刘强伟 李刚 李莹 王超 韩德鹏
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 精神分裂症 单核苷酸多态性 功能性核磁共振成像 典型相关稀疏自编码器
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 医学人工智能
• 页码范围: 391-396
• 页数: 6页
• 分类号: R318|R749.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2020.03.025

摘要

通过结合大脑核磁共振成像和基因组信息进行全面系统的分析,影像遗传学已被广泛用于帮助诊断和治疗精神疾病(例如精神分裂症).本文采用单核苷酸多态性数据和功能性磁共振成像数据联合分析,提出深度典型相关稀疏自编码器模型,探索两类数据之间的非线性关联并进行降维,对精神分裂症患者和健康对照进行分类.最后,实验结果表明,使用深度典型相关稀疏自编码器模型比其他传统模型具有更高的分类准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李莹	长安大学电子与控制工程学院	24	54	4.0	6.0
2	王超	长安大学电子与控制工程学院	56	134	7.0	9.0
3	李刚	长安大学电子与控制工程学院	36	182	8.0	12.0
4	刘强伟	长安大学电子与控制工程学院	3	0	0.0	0.0
5	韩德鹏	长安大学电子与控制工程学院	2	0	0.0	0.0