本文選題：阿爾茨海默病　切入點(diǎn)：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合　出處：《中國(guó)老年學(xué)雜志》2016年13期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的為了增強(qiáng)阿爾茨海默病(AD)的識(shí)別能力。方法該文采用多模態(tài)異構(gòu)生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)意義上潛在的相關(guān)性,利用互補(bǔ)原理,最大化不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,并在典型相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上,引入流形正則化技術(shù)提出了弱匹配典型相關(guān)性分析算法。結(jié)果解決了弱匹配多模態(tài)數(shù)據(jù)相關(guān)性建模問題。結(jié)論多模態(tài)異構(gòu)生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)融合方法的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于單模態(tài),能對(duì)AD的發(fā)病和病理研究提供更準(zhǔn)確的信息。
[Abstract]:Objective to enhance the recognition ability of Alzheimer's disease (AD). Methods the statistical correlation of multimodal heterogeneous biomarker data and the principle of complementarity were used to maximize the correlation between different modes of data. And on the basis of canonical correlation analysis, By introducing manifold regularization technique, a weakly matched canonical correlation analysis algorithm is proposed. The result solves the problem of weak matching multimodal data correlation modeling. Conclusion the prediction performance of multimodal heterogeneous biomarker data fusion method is better than that of single mode data fusion method. It can provide more accurate information on the pathogenesis and pathology of AD.
【作者單位】： 徐州醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院研究生院;
【分類號(hào)】：R749.16

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本文編號(hào)：1609477