I detta dokument fokuserar vi på gemensam regression och klassificering för Alzheimers sjukdom diagnos och föreslår en ny funktion urvalsmetod genom att inbädda den relationella information som ingår i observationer i en gles multi-task lärande ramar. I relationsinformationen ingår i synnerhet tre typer av samband (t.ex. förhållandet mellan funktion och funktion, förhållandet mellan respons och respons och förhållandet mellan stickprov), för att bevara tre typer av likhet, t.ex. för egenskaper, responsvariabler respektive prover. För att göra funktionsvalet formulerar vi först den objektiva funktionen genom att införa dessa tre relationsegenskaper tillsammans med en 2, 1 -norm legaliseringsterm, och ytterligare föreslå en beräkningseffektiv algoritm för att optimera den föreslagna objektiva funktionen. Med dimensionsreducerade data utbildar vi två vektorregressionsmodeller för att förutsäga de kliniska poängen för ADAS-Cog respektive MMSE, och även en modell för klassificering av vektorer för att bestämma den kliniska märkningen. Vi genomförde omfattande experiment på Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset för att validera effektiviteten av den föreslagna metoden. Våra experimentella resultat visade den föreslagna metodens effektivitet när det gäller att förbättra resultaten av både kliniska poängprognoser och sjukdomsstatusidentifiering, jämfört med de senaste metoderna.
Zhu m.fl. REF presenterade en relationell regulariseringsmetod för funktionsval genom att inbädda relationlan information för gemensam regression och klassificering diagnos av Alzheimers sjukdom.
A novel relational regularization feature selection method for joint regression and classification in AD diagnosis
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}