脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别.pdf

脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别.pdf

ID:55575624

大小:758.83 KB

页数:7页

时间:2020-05-19

脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别.pdf_第1页
脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别.pdf_第2页
脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别.pdf_第3页
脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别.pdf_第4页
脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别.pdf_第5页
资源描述:

《脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第10卷第2期智能系统学报Vo1.10№.22015年4月CAAITransactionsonIntelligentSystemsApr.2015DOI:10.3969/j.issn.1673—4785.201312043网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20150302.1106.002.html脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别黄嘉爽,梅雪,袁晓龙,李振华(南京工业大学自动化与电气工程学院,江苏南京211816)摘要:脑部疾病的机器识别是医学图像领域研究的热点。传统的功能磁共振图像研究方法大多

2、只针对部分脑区。考虑到脑功能网络具有全局性的特征,利用静息态功能磁共振图像数据,在全脑范围内使用极大重叠离散小波变换,分别构建加权和无权脑功能网络,运用复杂网络理论对网络结构进行分析研究,提取网络聚集系数作为分类识别的特征分量。将该文方法用于对精神分裂症患者的识别,由识别率、灵敏度、特异度表明,该方法能够提高识别效果,且具有普遍适应性,能推广到其他脑部疾病的机器识别应用中。关键词:功能磁共振图像;精神分裂症;复杂网络理论;特征提取;脑部疾病;机器识别中图分类号:TP391.4文献标志码:A文章编号:1673—4785(2015)02—0248—07中文引用格式:黄嘉爽,梅雪

3、,袁晓龙,等.脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别[J].智能系统学报,2015,10(2):248—254.英文引用格式:HUANGJiashuang。MEIXue,YUANXiaolong,eta1.FMRIfeatureextractionandidentificationofbraindiseasesbasedonthebrainfunctionalnetwork[J].CAAITransactionsonIntelligentSystems。2015。10(2):248-254.FMRIfeatureextractionandidentification

4、ofbraindiseasesbasedonthebrainfunctionalnetworkHUANGJiashuang,MEIXue,YUANXiaolong,LIZhenhua(CollegeofAutomationandElectricalEngineering,NanjingUniversityofTechnology,Nanjing211816,China)Abstract:Themachinerecognitionofbraindiseasesisahotspotissueinthefieldofmedicalimages.However,tra—dition

5、alfMRIimageanalysisonlytreatspartofthebrainregion.Consideringtheoverallcharacteristicsofthebrainnetwork,themaximalovedapdiscretewavelettransformisusedtoconstructweightedandbinarynetworksbasedontherest—fMRIdata.Thecomplexnetworkstheoryisappliedtothenetworkstructureanalysis.Finally,thecluste

6、ringcoeficientofthenetworkisextractedasthecharacteristiccomponentofclassificationidentification,whichallowedtheseparationofschizophreniapatientsfromnormalcontrolsubjeets.Thismethodisappliedtotherecognitionofschizophreniainthispaper.Theexperimentalresultsofrecognitionrate,sensitivityandspec

7、ificityshowthatthismethodisabletoimprovetheeffectofrecognitionandhastheuniversaladaptability,whichcanbeextendedtotherecognitionofotherbraindiseases.Keywords:fMRI;schizophrenia;complexnetworktheory;featureextraction;braindisease;machinerecognition近年来,随着静息态功能磁共振

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。