基于功能磁共振數據的抑郁癥判別分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、功能磁共振成像是一種具有描述和判別大腦疾病潛力的新技術，在將來疾病的客觀預測或診斷工具設計中會起到重要的作用，但同時也將會在數據的分析和闡述方面遭遇許多挑戰(zhàn)。本文以靜息態(tài)功能核磁共振數據為基礎，對39例重度抑郁癥患者和37例對照組正常人進行判別分析。
　　 功能連接是腦功能影像研究中的一項重要的內容，本文以具有顯著差異的連接作為判別正常人和病人的特征，但功能連接構成的特征空間維數達4005，使特征選擇成了關鍵的步驟。文中提出兩種

2、新的特征子集選擇方法，能夠提高原先簡單的選擇顯著特征的分類正確率：一種是基于t-test的改進方法留一t檢驗特征選擇，能夠大幅度的削減特征數目，并在平均不到12個特征的情況下達到80.26％的支持向量機分類正確率；另一種方法是利用病人和正常人特征的概率密度函數進行特征選擇的方法，使用支持向量機進行分類時最高可以達到84.21%的正確率。為了和支持向量機分類方法進行對比，本文還利用決策樹對相同特征子集進行判別分析，發(fā)現留一t檢驗方法能夠大

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