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[期刊论文] 作者：刘永艳,闻敏,李瑶,Ibegbu Nnamdi Julian,郭浩,
来源：科学技术与工程 年份：2022
脑网络已在神经成像领域内得到广泛的应用.近年来,高阶功能连接网络和超网络在脑疾病诊断方面取得了较大的进步.然而,两种网络均存在相应的问题:高阶功能连接网络虽然考虑了网络的时变特性,但并不能处理网络中的空间多元交互问题;而超网络虽然可以表征多个大脑......
[期刊论文] 作者：孙超,闻敏,李鹏祖,李瑶,Ibegbu Nnamdi Julian,郭浩,,
来源：计算机工程与应用 年份：2021
近年来，脑网络被广泛应用在脑部疾病的诊断和分类中。考虑到大脑的不确定性特征，先前的研究将不确定图应用在脑网络建模中。在不确定脑网络研究中，传统的特征提取方法多采用均值、方差、极差等进行子图特征提取，但是它们存在泛化性能差以及子图间差异无法直接衡量的......
[期刊论文] 作者：李瑶,周子淏,梁家瑞,Ibegbu Nnamdi Julian,郭浩,陈俊杰,,
来源：计算机应用研究 年份：2021
针对LASSO方法构建脑功能超网络模型缺乏组效应解释能力和网络有偏性问题，提出两种基于组变量选择的近似无偏稀疏脑功能超网络模型来改善超网络的构建，分别为组最小最大凹惩罚方法和组平滑剪裁的绝对值偏差方法，并将其分别应用于抑郁症的分类研究中。分类结果显示，......
[期刊论文] 作者：薛晓倩,李瑶,梁家瑞,Ibegbu Nnamdi Julian,孙超,郭浩,
来源：小型微型计算机系统 年份：2022
近年来,脑功能超网络模型在脑疾病诊断中多有应用.传统的脑功能超网络大多通过LASSO方法进行构建,然而由于脑区间存在组效应问题,在过去的几年里,对LASSO方法进行延伸以进一步改善超网络成为主要研究内容,由此出现各种分组模型方法.但这些方法均存在同样的问题,......
[期刊论文] 作者：李瑶,李涛,李埼钒,梁家瑞,Ibegbu Nnamdi JULIAN,陈俊杰,郭浩,,
来源：计算机科学 年份：2021
脑功能超网络已成功应用于脑疾病的诊断。在之前的研究中,集中通过改变超边的方法来改善超网络的构建,忽略了不同尺度的节点定义对脑功能超网络拓扑的影响。考虑到该问题,提出了基于不同尺度的脑区划分来进行脑功能超网络的创建,从而分析其对脑功能超网络拓扑和......
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