作者：张英; 王骏; 鲍国强; 张春香; 王士同自闭症功能磁共振成像功能连接皮尔森相关性特征选择无监督模糊特征映射流形正则化框架支持向量机
摘要：自闭症患者的行为和认知缺陷与潜在的脑功能异常有关。对于静息态功能磁振图像(functional magneticresonance imaging,fMRI)高维特征,传统的线性特征提取方法不能充分提取其中的有效信息用于分类。为此,本文面向fMRI数据提出一种新型的无监督模糊特征映射方法,并将其与多视角支持向量机相结合,构建分类模型应用于自闭症的计算机辅助诊断。该方法首先采用多输出TSK模糊系统的规则前件学习方法,将原始特征数据映射到线性可分的高维空间;然后引入流形正则化学习框架,提出新型的无监督模糊特征学习方法,从而得到原输出特征向量的非线性低维嵌入表示;最后使用多视角SVM算法进行分类。实验结果表明:本文方法能够有效提取静息态fMRI数据中的重要特征,在保证模型具有优越且稳定的分类性能的前提下,还可以提高模型的可解释性。
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