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| 基于脑功能连接和SAE的自闭症分类 |
| 贾楠谭金平肖志勇漆志亮吴建华 |
| 南昌大学信息工程学院南昌大学共青学院江西农业大学软件学院南昌大学机电工程学院
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摘要 为了对自闭症(autism spectrum disorder,ASD)的计算机辅助诊断提供参考,本文探讨了基于大数据和深度学习的静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)的数据分类研究。研究从国际自闭症专业数据库(ABIDE)中获取了306名ASD和350名正常受试者(typically developing,TD)的rs-fMRI数据。通过对预处理之后的rs-fMRI数据提取脑功能连接(Functional connectivity,FC)相关矩阵,再利用堆栈自编码(Stacked autoencoder,SAE)进行训练,最后对ASD和TD进行了分类,得到了准确率高达95.27%的识别。本文的结果表明,基于相关矩阵和SAE的ASD分类系统已经达到了较高性能,可以为计算机辅助诊断ASD提供参考。
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| 关键词 ：
脑功能连接相关矩阵,
SAE,
自闭症,
分类
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