使用深度学习和不同频率维度的脑功能性连接对轻微认知障碍的诊断

来源 :计算机应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：zoneshao1

【摘要】

：

准确诊断轻微认知障碍(MCI)对于阿尔兹海默症(AD)的预防和治疗十分关键,目前常使用深度学习和静息态功能核磁共振成像(rs-fMRI)对MCI进行辅助诊断。皮尔逊(Pearson)相关法和加窗的皮尔逊(WP)相关法能在时间维度上表示脑功能性连接(FC),但不能将不同频率维度上的信息进行分解表示。针对这一问题,提出将不同频率维度的FC系数作为现有深度学习的特征输入的方法,以提高MCI分类准确率。首

【作者】

：

孔伶旭吴海锋曾玉陆小玲

【机构】

：

云南民族大学电气信息工程学院,云南省高校智能传感网络及信息系统科技创新团队（云南民族大学）

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

静息态功能核磁共振成像轻微认知障碍功能性连接多通道经验模态分解深度学习 resting-state functional Magnetic Resona

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61762093),云南省重点应用和基础研究基金资助项目(2018FA036),云南省教育厅科学研究基金资助项目(2020Y0238),云南省高校科技创新团队

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