【摘要】：作為一種圖的相似性度量,圖核已經(jīng)被提出用于計(jì)算腦網(wǎng)絡(luò)的相似性,并用于分類一些腦疾病,如阿爾茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)以及它的早期階段,即輕度認(rèn)知功能障礙(Mild Cognitive Impairment,MCI).然而,已有圖核主要面向一般圖而構(gòu)建,從而忽略了腦網(wǎng)絡(luò)自身特有的特性,如節(jié)點(diǎn)的唯一性(即每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)著唯一的腦區(qū)),這可能影響到腦網(wǎng)絡(luò)分析(分類)性能.為了解決這個(gè)問(wèn)題,構(gòu)建一種面向腦網(wǎng)絡(luò)的圖核,用于測(cè)量一對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)的相似性.具體而言就是:首先,以網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)為中心,構(gòu)建一組子網(wǎng)絡(luò)來(lái)反映網(wǎng)絡(luò)的局部多層次拓?fù)涮匦?而后,利用節(jié)點(diǎn)的唯一性,構(gòu)建測(cè)量每對(duì)子網(wǎng)組之間相似性函數(shù),從而獲得用于測(cè)量一對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)的相似性的圖核.不同于已有的圖核,提出的圖核充分考慮到腦網(wǎng)絡(luò)自身特有的特性,以及保留了腦網(wǎng)絡(luò)局部連接特性.在兩個(gè)真實(shí)的MCI數(shù)據(jù)集上,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對(duì)于現(xiàn)階段的圖核,文中提出的圖核能夠顯著提高分類的性能.
【圖文】：

表示基核，即構(gòu)建在第ｍ個(gè)閾值化腦網(wǎng)絡(luò)上的圖核，Gｍｉ和Gｍｊ對(duì)應(yīng)著第ｍ個(gè)閾值化后的腦網(wǎng)絡(luò)，Ｍ是閾值的個(gè)數(shù)，μｍ是一個(gè)非負(fù)權(quán)重向量，并且滿足約束∑Ｍｍ＝１μｍ＝１．許多多核學(xué)習(xí)方法采用聯(lián)合學(xué)習(xí)參數(shù)μｍ和ＳＶＭ的其他參數(shù)［５２－５３］．與這些方法不同的是，本文采用網(wǎng)格搜索（ｇｒｉｄｓｅａｒｃｈ）的方法來(lái)確定最優(yōu)μｍ．一旦確定μｍ，多個(gè)核將能被組合為一個(gè)核，則標(biāo)準(zhǔn)ＳＶＭ將能被用于ＭＣＩ病人和正常人的分類．圖２總結(jié)了整個(gè)分類框架的詳細(xì)過(guò)程．圖２提出方法的分類框架１６７２計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)２０１６年

為Ｅｇｏ－ｎｅｔ），Ｂｏｒｇｗａｒｄｔ和Ｋｒｉｅｇｅｌ［４１］構(gòu)建的最短路徑核（表示為Ｓｈｏｒｔｅｓｔ－ｐａｔｈ）．所有比較的圖核都是基于無(wú)標(biāo)記圖而構(gòu)建的，也就是沒(méi)有考慮連接網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽（即唯一性）信息．另外，為了比較，本文也從腦網(wǎng)絡(luò)中直接提取節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)［９］特征作為Ｂａｓｅｌｉｎｅ方法用于分類，其中ｔ－ｔｅｓｔ方法用于特征選擇，而線性ＳＶＭ被用于執(zhí)行分類．表３和表４分別給出了在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上所有方法的分類結(jié)果．圖３和圖４分別畫(huà)出了這些方法在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的ＲＯＣ曲線．為了比較，表５和表６分別給出了在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上僅使用單個(gè)閾值化腦網(wǎng)絡(luò)時(shí)所有方法的分類精度．表３在Ｄｕｋｅ腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上不同方法的分類性能方法分類精度／％敏感度／％特異度／％ＡＵＣＢａｓｅｌｉｎｅ６７．６４１．７８０．００．５７Ｅｇｏ－ｎｅｔ８１．１４１．７１００．００．６９Ｓｈｏｒｔｅｓｔ－ｐａｔｈ６７．６０．０１００．００．５６ＷＬ－ｅｄｇｅ７３．０２５．０９６．００．６９ＷＬ－ｓｕｂｔｒｅｅ８１．１５８．３９２．００．８７ＷＬ－Ｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈ７０．３２５．０９２．００．６８Ｐｒｏｐｏｓｅｄ８３．８５０．０１００．００．９０圖３在Ｄｕｋｅ腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上不同方法的ＲＯＣ曲線從表３、表４和圖３、圖４可以看出，在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上，，提出圖核的分類精度和ＡＵＣ值上都要好于比較的圖核．具體而言，在Ｄｕｋｅ腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上，提出方法獲得了８３．８％的分類精度和０．９０的ＡＵＣ值，而比較方法最好分類精度是

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