[1]张娜,王瑜,周文,等. 正则化多任务学习在精神分裂症核磁共振成像图像分类中的应用[J].中国医学物理学杂志,2018,35(7):790-795.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.07.010]
　ZHANG Na,WANG Yu,ZHOU Wen,et al. Application of regularized multi-task learning in schizophrenia MRI data classification[J].Chinese Journal of Medical Physics,2018,35(7):790-795.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.07.010]
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 正则化多任务学习在精神分裂症核磁共振成像图像分类中的应用()

《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
35卷
期数:
2018年第7期
页码:
790-795
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2018-07-20

文章信息/Info

Title:
 Application of regularized multi-task learning in schizophrenia MRI data classification
文章编号:
1005-202X（2018）07-0790-06
作者:
 张娜; 王瑜; 周文; 肖洪兵; 邢素霞
 北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室， 北京 100048
Author(s):
 ZHANG Na;  WANG Yu;  ZHOU Wen;  XIAO Hongbing;  XING Suxia
 Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China
关键词:
 ; 精神分裂症; 磁共振成像; 特征提取; 正则化多任务学习
Keywords:
 ; Keywords: schizophrenia;  magnetic resonance imaging;  feature extraction;  regularized multi-task learning
分类号:
TP391.9；R445.2
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.07.010
文献标志码:
A
摘要:
 为实现对精神疾病的计算机辅助诊断与预后，利用机器学习与图像处理技术分析多地区精神疾病的核磁共振成像数据，已成为该领域的必然趋势。本文首先提出切片提取的核磁共振成像图像预处理方法，然后提取图像的纹理特征，最后提出一种lp范数正则化的多任务学习支持向量机精神分裂症分类方法，同时学习3个数据中心精神分裂症图像的共享特征和各自独有的特征，用于分类精神分裂症患者和正常人。实验结果表明，该方法取得了优秀的诊断精度，可为精神分裂症患者的临床诊断与治疗提供生物学依据。
Abstract:
 Abstract: Machine learning techniques and magnetic resonance imaging (MRI) techniques have been used in the analysis of MRI data of patients with mental diseases in various regions to achieve computer-aided diagnosis and prognosis of mental diseases such as schizophrenia, etc. Herein slice extraction is firstly used for MRI image preprocessing. Then texture features of gray-level co-occurrence matrices are extracted from the above processed images. Finally, a lp-norm regularized multi-task learning method based on support vector machine for MRI data classification is proposed to simultaneously learn the site-specific and site-shared features of schizophrenia images from 3 data centers, which can be used to discriminate schizophrenia patients from normal controls. Experiments show that the proposed method achieves a high diagnosis accuracy, providing a biological basis for the clinical diagnosis and treatment of schizophrenia.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2018-02-10
【基金项目】国家自然科学基金（61671028）；北京市自然科学基金（4162018）；北京市委组织部“高创计划”青年拔尖人才培养资助项目（2014000026833ZK14）；北京市青年拔尖人才培育计划项目（CIT&TCD201504010）
【作者简介】张娜，硕士研究生，研究方向：医学图像处理、机器学习，E-mail: zhangna1073@163.com
【通信作者】王瑜，博士，副教授，硕士生导师，研究方向：医学图像处理、模式识别，E-mail: wangyu@btbu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2018-07-24