东南大学学报（自然科学版）
東南大學學報（自然科學版）
동남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY
2011年
1期
67-71
,共5页
刘刚%江海腾%刘海燕%王丽%姚志剑%卢青
劉剛%江海騰%劉海燕%王麗%姚誌劍%盧青
류강%강해등%류해연%왕려%요지검%로청
抑郁症%分类%功能核磁共振%功能信号成分%相关分析%频谱分析
抑鬱癥%分類%功能覈磁共振%功能信號成分%相關分析%頻譜分析
억욱증%분류%공능핵자공진%공능신호성분%상관분석%빈보분석
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70.00%.实验结果证明了这一方法的有效性及优越性.
為瞭提高抑鬱癥識彆的準確率,將功能覈磁共振成像的任務態數據和靜息態數據相結閤,建立基于數據驅動的模型以提取識彆特徵.在沒有任何先驗知識的條件下,採用獨立成分分析法提取任務態數據和靜息態數據的獨立成分;然後,利用相關遍歷分析法穫取功能信號集,利用頻譜分析法識彆併穫取功能信號成分;最後,將功能信號成分作為貝葉斯分類器的特徵輸入,完成分類.結果錶明,利用該方法提取齣的功能信號成分能很好地將抑鬱癥患者和健康者區分開,整體識彆準確率達到77.27%,抑鬱癥患者識彆準確率達到83.33%,健康者識彆準確率達到70.00%.實驗結果證明瞭這一方法的有效性及優越性.
위료제고억욱증식별적준학솔,장공능핵자공진성상적임무태수거화정식태수거상결합,건립기우수거구동적모형이제취식별특정.재몰유임하선험지식적조건하,채용독립성분분석법제취임무태수거화정식태수거적독립성분;연후,이용상관편력분석법획취공능신호집,이용빈보분석법식별병획취공능신호성분;최후,장공능신호성분작위패협사분류기적특정수입,완성분류.결과표명,이용해방법제취출적공능신호성분능흔호지장억욱증환자화건강자구분개,정체식별준학솔체도77.27%,억욱증환자식별준학솔체도83.33%,건강자식별준학솔체도70.00%.실험결과증명료저일방법적유효성급우월성.
