[1]李刚,韩德鹏,刘强伟,等.基于典型相关稀疏自编码器的精神分裂症的分类[J].中国医学物理学杂志,2020,37(3):391-396.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.03.025]
　LI Gang,HAN Depeng,LIU Qiangwei,et al.Classification of schizophrenia based on deep canonically correlated sparse autoencoder[J].Chinese Journal of Medical Physics,2020,37(3):391-396.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.03.025]
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基于典型相关稀疏自编码器的精神分裂症的分类()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
37
期数:
2020年第3期
页码:
391-396
栏目:
其他（激光医学等）
出版日期:
2020-03-25

文章信息/Info

Title:
Classification of schizophrenia based on deep canonically correlated sparse autoencoder
文章编号:
1005-202X（2020）03-0391-06
作者:
李刚; 韩德鹏; 刘强伟; 王超; 李莹
长安大学电子与控制工程学院， 陕西 西安 710064
Author(s):
LI Gang;  HAN Depeng;  LIU Qiangwei;  WANG Chao;  LI Ying
School of Electronic Control, Chang’an University, Xi’an 710064, China
关键词:
精神分裂症; 单核苷酸多态性; 功能性核磁共振成像; 典型相关稀疏自编码器
Keywords:
Keywords: schizophrenia;  single nucleotide polymorphism;  functional magnetic resonance imaging;  deep canonically correlated sparse autoencoder
分类号:
R318；R749.3
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.03.025
文献标志码:
A
摘要:
通过结合大脑核磁共振成像和基因组信息进行全面系统的分析，影像遗传学已被广泛用于帮助诊断和治疗精神疾病（例如精神分裂症）。本文采用单核苷酸多态性数据和功能性磁共振成像数据联合分析，提出深度典型相关稀疏自编码器模型，探索两类数据之间的非线性关联并进行降维，对精神分裂症患者和健康对照进行分类。最后，实验结果表明，使用深度典型相关稀疏自编码器模型比其他传统模型具有更高的分类准确性。
Abstract:
Abstract: Imaging genetics has been widely used to aid the diagnosis and treatment of mental illnesses (e.g. schizophrenia), by combining magnetic resonance imaging of the brain and genomic information for a comprehensive and systematic analysis. Herein the joint analysis of single nucleotide polymorphism data and functional magnetic resonance imaging data is carried out for the comprehensive study on schizophrenia. Deep canonically correlated sparse autoencoder is proposed to explore the nonlinear relationships between two types of data and reduce dimensions, and then classify schizophrenia patients from healthy controls. The experimental results reveal that compared with other conventional models, deep canonically correlated sparse autoencoder model can achieve a higher classification accuracy.

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2019-10-18 【基金项目】长安大学研究生科研创新实践项目（300103002075） 【作者简介】李刚，副教授，工学博士，博士后，研究方向：模式识别、机器学习、多模态生物医学信息融合，E-mail: 15229296166@chd.edu.cn
更新日期/Last Update: 2020-04-02