【摘 要】
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功能超网络广泛地应用于脑疾病诊断和分类研究中,而现有的关于超网络创建的研究缺乏解释分组效应的能力或者仅考虑到脑区间组级的信息,这样构建的脑功能超网络会丢失一些有用
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,太原理工大学艺术学院,山西医科大学第一医院精神卫生科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672374,61741212,61876124,61873178);国家留学基金资助出国留学项目(201708140216);山西省科技厅应用基础研究项目青年面上项目(201601D021073,201801D121135);山西省教育厅高等学校科技创新研究项目(2016139);教育部赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170712);山西省重点研发
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功能超网络广泛地应用于脑疾病诊断和分类研究中,而现有的关于超网络创建的研究缺乏解释分组效应的能力或者仅考虑到脑区间组级的信息,这样构建的脑功能超网络会丢失一些有用的连接或包含一些虚假的信息,因此,考虑到脑区间的组结构问题,引入sparse group Lasso(sgLasso)方法进一步改善超网络的创建。首先,利用sgLasso方法进行超网络创建;然后,引入两组超网络特有的属性指标进行特征提取以及特征选择,这些指标分别是基于单一节点的聚类系数和基于一对节点的聚类系数;最后,将特征选择后得到的两组有显著差
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