【摘 要】
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精神分裂症没有客观的评价指标,为了改善传统分类方法在磁共振数据上的分类效果,结合卷积神经网络算法提出来一种功能磁共振成像数据的分类方法:以精神分裂功能磁共振成像数
【机 构】
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西南民族大学计算机科学与技术学院,大理护理职业学院
【基金项目】
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大学生创新创业训练计划项目(No.X201910656094)
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精神分裂症没有客观的评价指标,为了改善传统分类方法在磁共振数据上的分类效果,结合卷积神经网络算法提出来一种功能磁共振成像数据的分类方法:以精神分裂功能磁共振成像数据(fMRI)为例,将预处理的fMRI数据提取有效的时间序列,并在感兴趣区域上进行相关性分析,通过卷积神经网络(CNN)对精神分裂症和健康对照组的功能连接进行分类。实验结果表明,基于CNN对fMRI的分类准确率最高可达82.3%。一方面能提高精神分裂症早期的诊断结果,另一方面解决小样本、高维度的数据的分类问题,并有效地提高CNN模型泛化能力。
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