Indexed by：
Abstract：
已有的功能连接研究大多根据脑图谱构建全脑功能连接,但目前可选用的脑图谱种类有限,且采用不同脑图谱的分析结果可能存在一定的差异.针对上述问题,利用独立成分分析方法研究了抑郁症辅助诊断问题.首先利用组独立成分分析提取独立成分并构建全脑功能连接网络,然后采用BoostFS(boosting feature selection)方法进行特征选择,最后应用多元模式分析方法对20名抑郁症患者和21名健康被试进行分类.实验分类准确率达到95.12％,错分了一名抑郁症患者和一名健康被试.进一步分析表明,具有较强分辨能力的脑网络为感觉运动网络、默认网络和视觉网络,与已有基于脑图谱的研究结果基本一致,从而说明了基于独立成分分析方法的合理性,使其可能成为抑郁症辅助诊断的一种新方法.
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
计算机应用研究
ISSN： 1001-3695
Year： 2018
Issue： 6
Volume： 35
Page： 1641-1644,1699
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： 1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
