【摘 要】
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目前脑功能连接网络已被广泛用于大脑疾病诊断,然而传统的脑网络分类方法无法评估疾病所处的阶段以 及预测病情的发展.近期的研究表明,脑疾病的临床变量值可以有效地帮助医生
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61422204,61473149）,江苏省杰出青年基金项目（BK20130034）,高等学校博士学科点专项科研基金课题（20123218110009）,南京航空航天大学基本科研业务费项目（NE2013105）.
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目前脑功能连接网络已被广泛用于大脑疾病诊断,然而传统的脑网络分类方法无法评估疾病所处的阶段以 及预测病情的发展.近期的研究表明,脑疾病的临床变量值可以有效地帮助医生进行疾病评估,为此提出-种基于 脑连接网络的方法,用于对阿尔茨海默病临床变量值进行预测.首先从脑影像中提取功能连接网络,然后使用 LASSO进行特征选择,剔除不具有判别性的边.同时融合网络的聚类系数和边的权重作为特征.最后使用支持向 量回归机预估临床变量值.在A D NI数据集上对提出的方法进行验证,实验结果表明,提出的方法不仅能够准确地 预测
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