轻度认知障碍分类中全脑功能连接的特征压缩分析OA北大核心CSTPCD
利用静息态功能磁共振成像技术获取脑区的功能连接(Functional connection,FC)被广泛地应用于轻度认知功能障碍(Mild cognitive impairment,MCI)的分类研究中。然而,全脑FC用于分类通常存在信息冗余和特征维度灾难问题,为此,提出一种“G-Lasso+特征压缩”的新方法来解决以上问题。首先,利用盲源分离技术获得全脑功能脑区的活跃信号时间序列,采用G-Lasso构建FC稀疏网络;其次,计算MCI患者、正常被…查看全部>>
马佳;吴海锋;李顺良
云南民族大学电气信息工程学院,昆明650500云南民族大学电气信息工程学院,昆明650500 云南省无人自主系统重点实验室,昆明650500云南民族大学电气信息工程学院,昆明650500
计算机与自动化
功能连接稀疏网络轻度认知障碍特征压缩分类
《数据采集与处理》 2024 (4)
P.967-983,17
国家自然科学基金(621610237)云南省教育厅科学研究基金(2023Y0498)云南民族大学科研创新基金(2022SKY005)。
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