Sammanfattning av denna webbsida: Autismspektrumstörning (ASD) är en neuroutvecklingssjukdom som kännetecknas av försämrad social interaktion, språk, beteende och kognitiva funktioner. Hittills har många avbildningsbaserade metoder för ASD-diagnos utvecklats. Till exempel kan man extrahera rikliga funktioner från multimodala bilder och sedan få en diskriminerande funktion för att kartlägga de utvalda funktionerna mot sjukdomsmärkningen. En hel del av de senaste verken, dock, är begränsade till enstaka bildcentra. I detta syfte föreslår vi en ny multimodality multi-center klassificeringsmetod (M3CC) för ASD diagnos. Vi behandlar klassificeringen av varje bildcenter som en uppgift. Genom att införa uppdrag-uppgift och modalitet-modalitet legaliseringar, löser vi klassificeringen för alla bildcenter samtidigt. Samtidigt kan det optimala funktionsvalet och modellering av de diskriminerande funktionerna genomföras gemensamt för mycket noggrann diagnos. Dessutom presenterar vi också en effektiv iterativ optimeringslösning för vårt formulerade problem och undersöker dess konvergens ytterligare. Våra omfattande experiment i ABIDE-databasen visar att vår föreslagna metod avsevärt kan förbättra ASD-diagnosens prestanda jämfört med de befintliga metoderna. Hum Brain Mapp 38:3081-3097, 2017. V C 2017 Wiley Periodicals, Inc.
Wang m.fl. REF föreslog en sparsam MTMV-klassificeringsmetod M3CC för diagnos av multicenterautismspektrumsjukdom (ASD), vilket avsevärt förbättrar prestandan för ASD-diagnos jämfört med befintliga metoder.
Multi‐task diagnosis for autism spectrum disorders using multi‐modality features: A multi‐center study
{'venue': None, 'journal': 'Human Brain Mapping', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}