计算机应用

作者：祝承, 赵晓琦, 赵丽萍, 焦玉宏, 朱亚飞, 陈建英, 周伟, 谭颖

单位：计算机系统国家民委重点实验室(西南民族大学), 成都 610041

关键词：功能磁共振成像,谱聚类特征选择,皮尔逊相关系数,序统计量相关系数,精神分裂症,距状裂皮质

基金：四川省科技项目（2019YFG0207，2019YFH0055）；四川省2018—2020年高等教育人才培养质量和教学改革项目（JG2018-312）；中央高校基本科研业务费专项（2016NGJPY06）。

针对功能磁共振成像（fMRI）数据的高维度小样本问题，提出谱聚类半监督特征选择（SS-FSSC）模型。首先利用先验脑区模板提取时间序列信号；然后选取皮尔逊相关系数与序统计量相关系数（OSCC）描述脑区间的功能连接特征，并对特征进行谱聚类；最后利用基于Constraint得分的特征重要性准则挑选出特征子集，并把这些子集输入支持向量机（SVM）分类器进行分类。实验通过在COBRE精神分裂症公开数据集上重复进行100次五折交叉验证，发现当保留特征数为152时，所提模型对精神分裂症得到最高平均准确率约为77%，最高准确率为95.83%。实验结果分析表明，模型仅保留16个功能连接特征进行分类器训练就能稳定达到70%以上的平均准确率，且所提模型得到的结果中功能连接对应的10个脑区中距状裂皮质（Intracalcarine Cortex）出现频次最高，符合现有对精神分裂症的研究状况。

来源：2021年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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