【摘 要】
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目的利用静息态功能磁共振成像(resting-statefunctionalmagneticresonanceimaging，rs-fMRI)技术联合机器学习算法对自闭症患者进行分类，试图为早期识别自闭症提供参考依据。材料与方法对24例自闭症患者和25例健康人的rs-fMRI数据进行预处理；然后，以偏相关性的功能连接(functionalconnection，FC)构建网络矩阵，并使用GRETNA软件选取稀疏度空间为0.05～0.50，以步长为0.05搭建脑功能网络，分别计算患者和健康人的4个局部节点指标
【机 构】
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河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室，天津 300130;河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室，天津 300130河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室
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目的利用静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI)技术联合机器学习算法对自闭症患者进行分类，试图为早期识别自闭症提供参考依据。
材料与方法对24例自闭症患者和25例健康人的rs-fMRI数据进行预处理；然后，以偏相关性的功能连接(functional connection，FC)构建网络矩阵，并使用GRETNA软件选取稀疏度空间为0.05～0.50，以步长为0.05搭建脑功能网络，分别计算患者和健康人的4个局部节点指标；最后，将每类指标分类准确率所占比重作为权重系数进行特征融合，以此构建特征向量，输入到支持向量机中分类并进行交叉验证以检验融合效果。
结果特征加权融合方法平均准确率可达89.47%，比单一特征提高了21.05%，比无加权的融合方法提高了4.74%。
结论文中提出的特征加权融合法为rs-fMRI检测自闭症提供了新指标和新方法。
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