【摘 要】
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为了提高抑郁症识别的准确率,将功能核磁共振成像的任务态数据和静息态数据相结合,建立基于数据驱动的模型以提取识别特征.在没有任何先验知识的条件下,采用独立成分分析法提
【机 构】
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东南大学学习科学研究中心,南京医科大学附属南京脑科医院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2008AA02Z410);国家自然科学基金资助项目(30900356);教育部博士点新进教师基金资助项目(200802861079)
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为了提高抑郁症识别的准确率,将功能核磁共振成像的任务态数据和静息态数据相结合,建立基于数据驱动的模型以提取识别特征.在没有任何先验知识的条件下,采用独立成分分析法提取任务态数据和静息态数据的独立成分;然后,利用相关遍历分析法获取功能信号集,利用频谱分析法识别并获取功能信号成分;最后,将功能信号成分作为贝叶斯分类器的特征输入,完成分类.结果表明,利用该方法提取出的功能信号成分能很好地将抑郁症患者和健康者区分开,整体识别准确率达到77.27%,抑郁症患者识别准确率达到83.33%,健康者识别准确率达到70.0
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