Forskning om tidig upptäckt av Mild Cognitive Impairment (MCI), ett prodromalt stadium av Alzheimers sjukdom (AD), med vilotillstånd funktionell Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) har varit av stort intresse under det senaste årtiondet. Bevittnade av nyligen genomförda studier, funktionell konnektivitet är ett användbart koncept för att extrahera hjärnnätverk funktioner och hitta biomarkörer för hjärnsjukdom diagnos. Det är dock fortfarande svårt att uppskatta funktionell konnektivitet från rs-fMRI på grund av det oundvikliga problemet med hög dimension. För att ta itu med detta problem använder vi en grupp sparsam representation tillsammans med en strukturell ekvationsmodell. Till skillnad från den konventionella gruppen sparsam representationsmetod som inte uttryckligen tar hänsyn till klass-märkning information, som kan bidra till att förbättra den diagnostiska prestanda, i detta dokument, föreslår vi en ny övervakad discriminativ grupp sparse representation metod genom att bestraffa en stor inom-klass varians och en liten mellan-klass varians av konnektivitetskoefficienter. Tack vare de nyligen framtagna straffbegreppen kan vi lära oss konnektivitetskoefficienter som är likartade inom samma klass och distinkta mellan klasser, vilket bidrar till att förbättra den diagnostiska noggrannheten. Den föreslagna metoden gör det också möjligt för den lärda gemensamma nätverksstrukturen att bevara de nätspecifika och märkningsrelaterade egenskaperna. I vår
REF utformade en discriminativ grupp sparse representationsmetod genom att bestraffa en stor inom klassen varians och en liten mellanklass varians i uppskattning av funktionella samband.
Supervised Discriminative Group Sparse Representation for Mild Cognitive Impairment Diagnosis
{'venue': 'Neuroinformatics', 'journal': 'Neuroinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}