江苏省杰出青年基金(SBK201310351)
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- 基于网络拓扑特性的MCI分类
- 2013年
- 阿尔茨海默氏病(Alzheimer′s disease,AD)和轻度认知障碍(Mild cognitive impairment,MCI)是经常发生在老年人中的脑疾病,其主要表现为认知和智力的障碍。机器学习和模式识别方法已经被应用到对AD和MCI的诊断和分类中。最近,研究人员提出利用大脑连接网络实现对疾病的诊断和分类。大部分的研究主要集中在网络中提取一些局部的特性(如聚类系数),并利用机器学习的方法(如支持向量机)来实现对疾病的分类。然而,存在的研究表明AD以及MCI是和一个大规模的脑连接网络相关,而不仅是大脑的若干区域。因此,本文提出一种新的基于网络整体拓扑结构信息的分类方法,并将其用于对MCI疾病的分类。实验结果表明,本文的方法能够对分类结果有重要的改进。
- 接标张道强
- 关键词：图核核方法连接网络轻度认知障碍
