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基于谱聚类半监督特征选择的功能磁共振成像数据分类
被引量：
4
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作者
祝承
赵晓琦
+5 位作者
赵丽萍
焦玉宏
朱亚飞
陈建英
周伟
谭颖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第8期2288-2293,共6页
针对功能磁共振成像(fMRI)数据的高维度小样本问题,提出谱聚类半监督特征选择(SS-FSSC)模型。首先利用先验脑区模板提取时间序列信号;然后选取皮尔逊相关系数与序统计量相关系数(OSCC)描述脑区间的功能连接特征,并对特征进行谱聚类;最...
针对功能磁共振成像(fMRI)数据的高维度小样本问题,提出谱聚类半监督特征选择(SS-FSSC)模型。首先利用先验脑区模板提取时间序列信号;然后选取皮尔逊相关系数与序统计量相关系数(OSCC)描述脑区间的功能连接特征,并对特征进行谱聚类;最后利用基于Constraint得分的特征重要性准则挑选出特征子集,并把这些子集输入支持向量机(SVM)分类器进行分类。实验通过在COBRE精神分裂症公开数据集上重复进行100次五折交叉验证,发现当保留特征数为152时,所提模型对精神分裂症得到最高平均准确率约为77%,最高准确率为95.83%。实验结果分析表明,模型仅保留16个功能连接特征进行分类器训练就能稳定达到70%以上的平均准确率,且所提模型得到的结果中功能连接对应的10个脑区中距状裂皮质(Intracalcarine Cortex)出现频次最高,符合现有对精神分裂症的研究状况。
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关键词
功能磁共振成像
谱聚类特征选择
皮尔逊
相关系数
序统计量相关系数
精神分裂症
距状裂皮质
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职称材料
题名
基于谱聚类半监督特征选择的功能磁共振成像数据分类
被引量：
4
1
作者
祝承
赵晓琦
赵丽萍
焦玉宏
朱亚飞
陈建英
周伟
谭颖
机构
计算机系统国家民委重点实验室(西南民族大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第8期2288-2293,共6页
基金
四川省科技项目(2019YFG0207,2019YFH0055)
四川省2018—2020年高等教育人才培养质量和教学改革项目(JG2018-312)
中央高校基本科研业务费专项(2016NGJPY06)。
文摘
针对功能磁共振成像(fMRI)数据的高维度小样本问题,提出谱聚类半监督特征选择(SS-FSSC)模型。首先利用先验脑区模板提取时间序列信号;然后选取皮尔逊相关系数与序统计量相关系数(OSCC)描述脑区间的功能连接特征,并对特征进行谱聚类;最后利用基于Constraint得分的特征重要性准则挑选出特征子集,并把这些子集输入支持向量机(SVM)分类器进行分类。实验通过在COBRE精神分裂症公开数据集上重复进行100次五折交叉验证,发现当保留特征数为152时,所提模型对精神分裂症得到最高平均准确率约为77%,最高准确率为95.83%。实验结果分析表明,模型仅保留16个功能连接特征进行分类器训练就能稳定达到70%以上的平均准确率,且所提模型得到的结果中功能连接对应的10个脑区中距状裂皮质(Intracalcarine Cortex)出现频次最高,符合现有对精神分裂症的研究状况。
关键词
功能磁共振成像
谱聚类特征选择
皮尔逊
相关系数
序统计量相关系数
精神分裂症
距状裂皮质
Keywords
functional Magnetic Resonance Imaging(fMRI)
feature selection by spectral clustering
Pearson correlation coefficient
Order Statistics Correlation Coefficient(OSCC)
schizophrenia
Intracalcarine Cortex
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于谱聚类半监督特征选择的功能磁共振成像数据分类
祝承
赵晓琦
赵丽萍
焦玉宏
朱亚飞
陈建英
周伟
谭颖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
4
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