【摘 要】
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目前机器学习算法已经被广泛应用到脑疾病的诊断中。医学影像数据由于样本珍贵,并且特征维数往往远大于已有样本数目,在实际应用中这是典型的小样本问题。此外,通过不同的成
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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目前机器学习算法已经被广泛应用到脑疾病的诊断中。医学影像数据由于样本珍贵,并且特征维数往往远大于已有样本数目,在实际应用中这是典型的小样本问题。此外,通过不同的成像手段可以得到不同模态的数据（例如MRI和PET）。从而提出一种基于超图的多模态特征选择算法。首先将每组模态当作一组任务,利用l2,1范数进行特征选择,保证不同模态相同脑区的特征被选中。然后使用超图技术来刻画数据样本与样本之间的高阶信息,从而充分利用每组模态数据内部的分布先验。最后利用多核支持向量机对选择后的特征进行融合分类,从而提高对疾病的诊断
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