文档名：认知障碍脑功能磁共振图像的孪生网络特征工程算法
摘要：功能磁共振成像技术(fMRI:functionalMagneticResonanceImaging)是一种高效的脑成像技术研究方法,为减少fMRI数据的冗余,将其转换为更具分类潜力的特征,提出一个基于孪生网络(SANet:SiameseNetwork)的特征构造算法SANet,将多个扫描点下的脑区信息类比为图,应用改进的AlexNet网络进行特征构造,并结合增量特征选择策略达到优化分类的目的.通过实验对比3种不同网络结构和4种分类器对SANet模型的影响,并进行消融实验,验证增量特征选择算法对SANet构造特征的分类效果.实验表明,SANet模型能对fMRI数据进行有效构造,且提高原始特征的分类性能.
Abstract：fMRI(functionalMagneticResonanceimaging)isanefficientresearchmethodforbrainimagingtechnique.InordertoreducetheredundancyofthefMRIdataandtransformthefMRIdatatotheconstructedfeatureswithmoreclassificationpotential,afeatureconstructionmethodbasedonthesiamesenetworknamedasSANet(SiameseNetwork)isproposed.ItengineeredthebrainregionsfeaturesundermultiplescanningpointsofanfMRIimage.TheimprovedAlexNetisusedforfeatureengineering,andtheincrementalfeatureselectionstrategyisusedtofindthebestfeaturesubsetfortheencephalopathypredictiontask.TheeffectsofthreedifferentnetworkstructuresandfourclassifiersontheSANetmodelareevaluatedfortheirpredictionefficiencies,andtheablationexperimentisconductedtoverifytheclassificationeffectoftheincrementalfeatureselectionalgorithmontheSANetfeatures.TheexperimentaldatashowsthattheSANetmodelcanconstructfeaturesfromthefMRIdataeffectively,andimprovetheclassificationperformanceoforiginalfeatures.
作者：周丰丰 王倩 董广宇Author：ZHOUFengfeng WANGQian DONGGuangyu
作者单位：吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012
刊名：吉林大学学报（信息科学版）
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(1)
分类号：TP399
关键词：功能磁共振成像 特征构造 SANet模型 孪生网络 增量特征选择
Keywords：functionalmagneticresonanceimaging(fMRI) featureengineering siamesenetwork(SANet)model siamesenetwork incrementalfeatureselection
机标分类号：R749.4TP391.4R445.2
在线出版日期：2024年4月3日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，吉林省中青年科技创新创业卓越人才(团队)基金(创新类)资助项目，吉林省大数据智能计算实验室基金资助项目认知障碍脑功能磁共振图像的孪生网络特征工程算法[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(1)周丰丰 王倩 董广宇功能磁共振成像技术(fMRI:functionalMagneticResonanceImaging)是一种高效的脑成像技术研究方法,为减少fMRI数据的冗余,将其转换为更具分类潜力的特征,提出一个基于孪生网络(SANet:SiameseNetwork)的特征构造算法S...参考文献和引证文献
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