【摘 要】
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功能脑网络是刻画各个脑区之间交互模式的重要工具,在理解大脑工作机制和探究脑疾病发病原理方面发挥着越来越重要的作用.研究表明,对被试功能脑网络的分析能够较临床指标更早地发现大脑的异常,从而实现早发现早干预的目的.在过去几十年,研究人员提出了很多功能脑网络学习方法.然而,大部分方法未有效利用数据内在的时空结构信息,包括脑区信号间的空间位置关系和大脑信号本身的时间依赖性.为了解决这个问题,本文重点研究如
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功能脑网络是刻画各个脑区之间交互模式的重要工具,在理解大脑工作机制和探究脑疾病发病原理方面发挥着越来越重要的作用.研究表明,对被试功能脑网络的分析能够较临床指标更早地发现大脑的异常,从而实现早发现早干预的目的.在过去几十年,研究人员提出了很多功能脑网络学习方法.然而,大部分方法未有效利用数据内在的时空结构信息,包括脑区信号间的空间位置关系和大脑信号本身的时间依赖性.为了解决这个问题,本文重点研究如何将信号的空间和时间信息融入功能脑网络学习模型中,构建更加稳健的脑网络.具体包括以下两个研究工作:（1）合并信号时间依赖性的功能脑网络学习.目前大多数脑网络学习方法隐含地假设不同时刻的大脑信号是相互独立的,忽略了信号之间的时间依赖性以及其时序信息.为了解决这一问题,我们在传统的脑网络学习模型中引入隐含的时间变量和正则化项,利用隐含的时间变量控制信号的时序,通过新增的正则化项刻画信号的时间依赖性.（2）合并空间约束的功能脑网络学习.由于我们大脑活动对于空间和物质的简约原则,我们有理由相信脑区域之间的空间距离对功能脑网络的拓扑结构有重要的影响.在该方法中,我们不仅利用了信号之间的统计依赖性,而且将各个脑区信号之间的空间关系通过低阶和高阶的形式融入到脑网络学习中,学习一个包含更加丰富信息的功能脑网络.为了验证提出方法的有效性,我们在两个公共数据库上进行了轻度认知障碍患者识别实验.结果表明,提出的方法在分类精度、灵敏度、特异性、F1测量和AUC等性能评价指标上优于基准方法.
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