多形式特征向量脑网络分类方法研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Research on Brain Network Classification Method Based on Multi-Form Feature Vector
目前已有的脑网络分类方法大多是通过处理收集的信号来构建脑网络,并根据一个或多个脑区之间的脑网络特征属性来进行分类.该分类方法只考虑一个特征属性,忽略了脑网络的其他特征属性,而被忽略的特征属性很可能会对实验结果产生较大的影响.为了克服已有分类方法的缺陷,文中考虑多种特征属性提出了一种基于多形式特征向量的脑网络分类方法并使用了新型图核,该分类方法由4步构成:将原始实验数据经过预处理后完成脑网络构建;根据不同的阈值来提取脑网络中多种脑网络属性值;利用支…查看全部>>
Most of the present brain network classification methods are to construct a brain network by collecting the sig-nals, and then it is classified according to one brain network feature attribute between one or more brain regions. So other attributes of the brain network in the classification are ignored, but these attributes likely have a greater impact on the experi-mental results. In order to solve these problems, this paper proposes a brain network classifi…查看全部>>
杨楠;张大坤
天津工业大学 计算机科学与技术学院,天津 300387天津工业大学 计算机科学与技术学院,天津 300387
信息技术与安全科学
脑网络支持向量机轻度认知障碍图核
brain networkssupport vector machineMild Cognitive Impairmen(t MCI)graph kernels
《计算机工程与应用》 2019 (24)
96-101,246,7
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