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基于机器学习的脑影像基因组学分析方法综述
1
作者
汪美玲
刘青山
张道强
《数据采集与处理》
北大核心
2025年第4期869-886,共18页
脑影像基因组学是一个新兴的数据科学领域。在该领域中通过对脑影像数据与基因组数据(通常还结合其他生物标志物、临床数据及环境数据)进行综合分析,可以深入探究大脑的表型、遗传及分子特征,以及这些特征对正常和异常脑功能及行为的影...
脑影像基因组学是一个新兴的数据科学领域。在该领域中通过对脑影像数据与基因组数据(通常还结合其他生物标志物、临床数据及环境数据)进行综合分析,可以深入探究大脑的表型、遗传及分子特征,以及这些特征对正常和异常脑功能及行为的影响。鉴于机器学习在生物医学领域的作用日益重要,且脑影像基因组学相关文献迅速增长,本文对脑影像基因组学中机器学习方法进行了最新且全面的综述。本文首先回顾了脑影像基因组学的相关背景和基础工作;然后展示了基于多变量机器学习的脑影像基因组学关联研究的主要思想和建模,并提出了联合关联分析和结果预测的方法;最后对今后的工作进行了展望。
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关键词
机器
学
习
脑影像基因组学
关联分析
智能诊断
脑
疾病
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题名
基于机器学习的脑影像基因组学分析方法综述
1
作者
汪美玲
刘青山
张道强
机构
南京邮电大学计算机学院
南京航空航天大学人工智能学院
南京航空航天大学脑机智能技术教育部重点实验室
出处
《数据采集与处理》
北大核心
2025年第4期869-886,共18页
基金
国家自然科学基金(62136004,62106104,62276130)
国家重点研发计划(2024YFC3308402)
+2 种基金
南京邮电大学引进人才自然科学研究启动基金(NY223170)
南京邮电大学校级自然科学基金(NY224115)
中央高校基本科研业务费项目(NJ2024029)。
文摘
脑影像基因组学是一个新兴的数据科学领域。在该领域中通过对脑影像数据与基因组数据(通常还结合其他生物标志物、临床数据及环境数据)进行综合分析,可以深入探究大脑的表型、遗传及分子特征,以及这些特征对正常和异常脑功能及行为的影响。鉴于机器学习在生物医学领域的作用日益重要,且脑影像基因组学相关文献迅速增长,本文对脑影像基因组学中机器学习方法进行了最新且全面的综述。本文首先回顾了脑影像基因组学的相关背景和基础工作;然后展示了基于多变量机器学习的脑影像基因组学关联研究的主要思想和建模,并提出了联合关联分析和结果预测的方法;最后对今后的工作进行了展望。
关键词
机器
学
习
脑影像基因组学
关联分析
智能诊断
脑
疾病
Keywords
machine learning
brain imaging-genomics
association analysis
intelligent diagnosis
brain disease
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于机器学习的脑影像基因组学分析方法综述
汪美玲
刘青山
张道强
《数据采集与处理》
北大核心
2025
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参考文献
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