【摘 要】
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不同年龄的自闭症患者所表现出来的临床表征差异很大,但这些差异在影像学指标上却难以发现。为了解决这一问题,在静息态功能脑网络基础上,引入最小生成树分析方法,利用度、介
【机 构】
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太原科技大学计算机科学与技术学院,中国科学院地理科学与技术学院
【基金项目】
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山西省中科院科技合作项目(20141101001);“十二五”山西省科技重大专项项目(20121101001);山西省重点研发计划(一般)工业项目(201703D121042-1);山西省社会发展科技项目(20140313020-1)
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不同年龄的自闭症患者所表现出来的临床表征差异很大,但这些差异在影像学指标上却难以发现。为了解决这一问题,在静息态功能脑网络基础上,引入最小生成树分析方法,利用度、介数、离心率三个节点指标,对不同年龄分组(儿童-青少年,青少年-成人)之间进行差异分析。进而,根据统计显著性差异提取分类特征,结合SVM分类算法,构建一个准确率较高的模型。结果表明,在两组(儿童-青少年,青少年-成人)对比分析中均得到显著性差异区域,分类准确率分别为80.38%和81.88%.该方法为自闭症不同年龄患者影像学分析及辅助诊断提供了新的方法和思路。
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