【摘 要】
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通过任务转换实验（task-switching task,TST）与机器学习相结合的方法对精神分裂症患者进行客观辨别。本实验中,45例精神分裂症患者和55例正常被试参与了实验,原始特征为反应时
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,山西医科大学第一医院影像科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503272);山西省青年科技研究基金资助项目(2015021090);中国博士后基金资助项目(2016M601287)
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通过任务转换实验（task-switching task,TST）与机器学习相结合的方法对精神分裂症患者进行客观辨别。本实验中,45例精神分裂症患者和55例正常被试参与了实验,原始特征为反应时间、准确率、转换代价、干扰、年龄和性别等17个特征,利用Relief算法进行特征选择,并利用支持向量机（SVM）对不同的特征组合进行分类。研究结果表明短提示一致有转换、短提示一致无转换、短提示不一致无转换、长提示一致有转换、长提示一致无转换、转换代价、剩余转换代价和反应转换代价8个特征创建的SVM分类模型达到了90%
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