典型文献
轻度认知障碍磁共振信号中固有频率动态功能性连接的聚类研究
文献摘要：
功能性连接(Functional connectivity,FC)可以表示脑区的协同工作能力,目前广泛采用动态功能性连接(Dynamic functional connectivity,DFC)和聚类分析相结合的方法研究疾病的显著性差异分析和分类.但现有研究,对于聚类个数的确定和聚类结果选用并没有明确的标准,且传统的DFC无法表示不同频率的FC信息.因此,本文对轻度认知障碍(Mild cognitive impairment,MCI)磁共振信号中固有频率DFC聚类问题进行研究.首先对被试的时间进程(Time course,TC)数据做噪音辅助的多元经验模态分解并计算DFC;然后通过评判辅助的聚类方法做聚类分析,再采用最小二乘对聚类结果做拟合;最后采用分类器做分类.实验采用阿尔茨海默病神经影像学(Alzheimer's disease nearoimaging,ADNI)数据库的数据对本文算法进行测试.实验结果表明,有监督聚类分类准确率高于无监督聚类;引入固有频率的DFC分类准确率要高于传统的DFC;最小二乘拟合能提升分类准确率.
文献关键词：
磁共振成像;经验模态分解;最小二乘;动态功能性连接;K-均值
中图分类号：
作者姓名：
李栋;吴海锋;保涵;马佳;曾玉
作者机构：
云南民族大学电气信息工程学院,昆明 650500;云南省高校智能传感网络及信息系统创新团队,昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]李栋;吴海锋;保涵;马佳;曾玉-.轻度认知障碍磁共振信号中固有频率动态功能性连接的聚类研究)[J].数据采集与处理,2022(04):798-813
A类：
动态功能性连接,nearoimaging
B类：
轻度认知障碍,磁共振信号,中固,固有频率,聚类研究,Functional,connectivity,脑区,协同工作,工作能力,Dynamic,functional,DFC,显著性差异分析,聚类个数,不同频率,Mild,cognitive,impairment,MCI,聚类问题,时间进程,Time,course,噪音,多元经验模态分解,聚类方法,分类器,阿尔茨海默病,神经影像学,Alzheimer,disease,ADNI,有监督,聚类分类,分类准确率,无监督聚类,最小二乘拟合,磁共振成像
AB值：
0.36849
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