【摘 要】
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为了将轻微型肝性脑病（MHE）患者从正常人中区分出来,首先使用独立分量分析（ICA）从静息态f M RI中提取默认网络（DM N）,然后使用基于图像模型的多元分析方法（GAM M A）,该算法为基于像素
【机 构】
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东南大学医学院,杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院,南京第二医院放射科
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China（No.81230034,81271739,81501453）, the Special Program of Medical Science of Jiangsu Province（No.BL2013029）, the Natural Science Foundation of Jiangsu Pro
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为了将轻微型肝性脑病（MHE）患者从正常人中区分出来,首先使用独立分量分析（ICA）从静息态f M RI中提取默认网络（DM N）,然后使用基于图像模型的多元分析方法（GAM M A）,该算法为基于像素水平贝叶斯方法,用来探索默认网络中的功能整合异常现象和临床参数之间的关系.在没有先验知识的前提下,使用5种机器学习的方法（支持向量机,分类回归树,逻辑回归,贝叶斯网络及C4.5）来进行分类.研究发现DMN中功能整合出现异常,并对MHE有很高的预测能力,准确率达到98%.因此,认为基于GAMMA提取的DMN功
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