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刘宁 (刘宁.) | 杨剑 (杨剑.)

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摘要:

深度学习领域中的条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)是一种能够生成与训练数据同分布样本的生成模型。针对抑郁症f MRI(functional Magnetic Resonance Imaging)数据难采集、用于研究的被试数远小于数据特征维数的问题,首次将CDCGAN应用于生成抑郁症f MRI数据并提出一种混合特征选择方法用于分析f MRI数据。采用组独立成分分析提取41名被试的独立成分并构建全脑动态功能连接网络;通过肯德尔排序相关系数法选出具有较强辨别能力的特征并使用CDCGAN扩充数据;采用所提出的混合特征选择法进行特征选择;对41名被试的数据进行分类。实验结果表明,采用CDCGAN...

关键词:

分类 动态功能连接 条件深度卷积生成式对抗网络 独立成分分析

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部
  • [ 2 ] 磁共振成像脑信息学北京市重点实验室
  • [ 3 ] 脑信息智慧服务北京市国际科技合作基地

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来源 :

计算机应用与软件

年份: 2018

期: 06

卷: 35

页码: 163-168,233

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