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题名基于动态人群超图卷积网络的自闭症诊断方法
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作者
王国华
王丽芳
薛小红
王千山
李海芳
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机构
太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)
太原理工大学软件学院
山西工商学院计算机信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第5期1356-1362,共7页
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基金
山西省中央引导地方科技发展资金资助项目(YDZJSX2021C005)
山西省重点研发计划资助项目(2022ZDYF128)
+1 种基金
山西省高等学校科技创新项目(2023L497)
山西省基础研究计划青年科学研究项目(20210302124272)。
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文摘
近年来图神经网络已被广泛应用于自闭症辅助诊断,现有研究大多采用手工计算的方式构建被试间相似图以实现诊断,难以准确建模被试间的复杂关系。此外,多数方法还忽略了对脑区自身特性的利用。为解决以上问题,提出了一种结合功能连接和动态低频波动振幅两种特征的动态人群超图卷积自闭症诊断方法DPHCN。采用多角度超图构建结合动态超图卷积实现自闭症诊断,在包含17个站点的公开数据集ABIDE-I上对所提方法进行了评估,达到了患者和正常被试间87.4%的分类准确率,优于许多现有方法。此外,还在ADHD-200数据集上进行了实验,并利用基于梯度的显著图法识别了对分类重要的大脑功能连接,结果表明所提方法有良好的泛化性和挖掘潜在生物标志物的能力。
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关键词
自闭症诊断
动态超图卷积网络
功能磁共振成像
动态低频波动振幅
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Keywords
austim spectrum disorder(ASD)diagnosis
dynamic hypergraph convolution network
functional magnetic resonance imaging
dynamic amplitude of low frequency fluctuation
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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