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基于SVM与fMRI技术对精神分裂症的分类研究
DOI
:
,
PDF
下载:
63
浏览: 507
作者
:
朱亚飞
;
付舒悦
;
杨仕虎
;
姚佩玲
;
谭颖
;
作者单位
:
西南民族大学计算机科学与技术学院
;
关键词
:
SVM
;
PCA
;
精神分裂症
;
fMRI
;
摘要:
精神分裂症是一种常见的重型精神疾病。近年来,非侵入性核磁共振影像技术被广泛应用在精神分裂症的研究。目前,已经有大批的机器学习方法应用在核磁共振影像上,例如:KNN、SVM等。通过构建脑功能连接的方式对数据进行处理。在输入分类器之前,对特征进行归一化处理。归一化后再输入SVM分类器,在线性SVM分类器中,分类准确率最高达到78.5%。与传统的直接输入分类器的结果比较,分类准确率有较好的分类效果。该研究对精神分裂症的研究有一定意义,辅助医生诊断疾病。
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