【摘 要】
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针对早期轻度认知障碍(MCI)根据医学诊断认知量表评估极有可能无法判断的问题,提出了一种多模态网络融合的MCI辅助诊断分类方法。基于图论的复杂网络分析方法在神经影像领域
【基金项目】
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国家自然科学基金 (61873178, 61876124, 61503272)；山西省重点研发计划国际科技合作项目 (201803D421047)；山西省自然科学基金(201801D121135)；青年科技研究基金(201701D221119)。
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针对早期轻度认知障碍(MCI)根据医学诊断认知量表评估极有可能无法判断的问题,提出了一种多模态网络融合的MCI辅助诊断分类方法。基于图论的复杂网络分析方法在神经影像领域的应用已得到广泛认可,但采用不同模态的成像技术研究脑部疾病对大脑网络拓扑结构属性的影响会产生不同结果。首先,使用弥散张量成像(DTI)与静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据构建大脑结构和功能连接的融合网络。然后,融合网络的拓扑属性被施以单因素方差分析(ANOVA),选择具有显著差异的属性作为分类特征。最后,利用支持向量机(SVM)留一
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