论文研究-基于独立成分分析功能连接的抑郁症分类研究.pdf

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文件名称：论文研究-基于独立成分分析功能连接的抑郁症分类研究.pdf
文件大小：1.01MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:53:49
功能磁共振成像,抑郁症,全脑功能连接,独立成分分析 已有的功能连接研究大多根据脑图谱构建全脑功能连接，但目前可选用的脑图谱种类有限，且采用不同脑图谱的分析结果可能存在一定的差异。针对上述问题，利用独立成分分析方法研究了抑郁症辅助诊断问题。首先利用组独立成分分析提取独立成分并构建全脑功能连接网络，然后采用BoostFS（boosting feature selection）方法进行特征选择，最后应用多元模式分析方法对20名抑郁症患者和21名健康被试进行分类。实验分类准确率达到95.12%，错分了一名抑郁症患者和一名健康被试。进一步分析表明，具有较强分辨能力的脑网络为感觉运动网络、默认网络和视觉网络，与已有基于脑图谱的研究结果基本一致，从而说明了基于独立成分分析方法的合理性，使其可能成为抑郁症辅助诊断的一种新方法。