【摘 要】
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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
【机 构】
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北京工业大学信息学部,磁共振成像脑信息学北京市重点实验室,脑信息智慧服务北京市国际科技合作基地
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目(2014CB744600);国家自然科学基金项目(61420106005);北京市自然科学基金项目(4164080)
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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的分类正确率为92.68%,明显优于不应用CDCGAN的分类结果 68.29%,同时说明了抑郁症f MRI数据采用CDCGAN方法扩充数据的可行性以及混合特征选择方法能选出更有效的特征。
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