Studie av funktionellt hjärnnätverk (FBN) baserat på funktionell magnetisk resonanstomografi (fMRI) har visat sig framgångsrik i klassificering av depressionsstörning. En populär metod för att konstruera FBN är Pearson korrelation. Men det fångar bara parvis relation mellan hjärnregioner, medan det ignorerar inflytandet från andra hjärnregioner. En annan vanlig fråga som finns i många depression sjukdom klassificeringsmetoder är att tillämpa endast enstaka lokala funktioner extraherade från konstruerade FBN. För att ta itu med dessa frågor utvecklar vi en ny metod för att klassificera fMRI-data för patienter med depression och friska kontroller. Först konstruerar vi FBN med hjälp av en gles modell, som beaktar förhållandet mellan två hjärnregioner med tanke på alla andra hjärnregioner. Dessutom kan det automatiskt ta bort svaga relationer och behålla den modulära strukturen av FBN. För det andra mäts FBN effektivt med åtta grafbaserade funktioner från olika aspekter. Testad på fMRI data på 31 patienter med depression och 29 friska kontroller, vår metod uppnår 95% noggrannhet, 96,77% känslighet, och 93,10% specificitet, som överträffar Pearson korrelation FBN och sparse FBN. Dessutom förbättrar kombinationen av grafbaserade funktioner i vår metod klassificeringens prestanda ytterligare. Dessutom utforskar vi de discriminativa hjärnregioner som bidrar till klassificeringen av depressionsstörningar, vilket kan bidra till att förstå sjukdomssjukdomens patogenes.
I studien REF av funktionellt hjärnnätverk (FBN) baserat på funktionell magnetisk resonanstomografi (fMRI) har man i klassificeringen depressionsstörning utvecklat en metod för att klassificera fMRI-data hos 31 patienter med depression och 29 friska kontroller.
Depression Disorder Classification of fMRI Data Using Sparse Low-Rank Functional Brain Network and Graph-Based Features
{'venue': 'Computational and mathematical methods in medicine', 'journal': 'Computational and mathematical methods in medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}