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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》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
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