本文選題：早期輕度認(rèn)知障礙 + 晚期輕度認(rèn)知障礙��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2014年04期

【摘要】：為輔助輕度認(rèn)知障礙(MCI)的診斷提供新的方法,構(gòu)建了早期輕度認(rèn)知障礙、晚期輕度認(rèn)知障礙及正常對(duì)照的靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)�；趶�(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論計(jì)算了腦功能網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)屬性并進(jìn)行了組間差異分析,將具有顯著差異的屬性值作為分類特征,使用支持向量機(jī)算法對(duì)所有被試進(jìn)行了分類研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以用于MCI的輔助診斷,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:To provide a new method to assist the diagnosis of mild cognitive impairment (MCI), the resting brain function network of early mild cognitive impairment, late mild cognitive impairment and normal control was constructed. Based on the complex network theory, the node attributes of the brain functional network are calculated and the differences between groups are analyzed. The distinct attribute values are taken as the classification features, and the support vector machine (SVM) algorithm is used to classify all the participants. The experimental results show that this method can be used in the auxiliary diagnosis of MCI and has certain application value.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170136) 山西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2010011020-2、2011011015-4) 北京市博士后工作經(jīng)費(fèi)基金項(xiàng)目(Q6002020201201)
【分類號(hào)】：R749.16;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2084271