【摘 要】
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提出基于宽度学习系统的功能性磁共振成像(f MRI)数据分类方法,通过简单结构提取fMRI数据的深层特征,加快分类速度.使用fMRI中感兴趣区域体素均值的时间序列构造输入数据,分别提取f MRI数据的浅层和深层特征,映射为宽度学习的特征节点和增强节点并构建模型框架,利用岭回归逆计算分类模型的连接权值,实现对fMRI数据的分类.使用ABIDEⅠ、ABIDEⅡ和ADHD-200数据集,将所提方法与6种
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672065,61906010),北京市教委科技计划一般项目(KM202010005032).
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提出基于宽度学习系统的功能性磁共振成像(f MRI)数据分类方法,通过简单结构提取fMRI数据的深层特征,加快分类速度.使用fMRI中感兴趣区域体素均值的时间序列构造输入数据,分别提取f MRI数据的浅层和深层特征,映射为宽度学习的特征节点和增强节点并构建模型框架,利用岭回归逆计算分类模型的连接权值,实现对fMRI数据的分类.使用ABIDEⅠ、ABIDEⅡ和ADHD-200数据集,将所提方法与6种分类方法进行对比实验,结果表明,所提方法可以在保持良好的分类准确率的同时,大幅度降低训练时间.
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