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最近的研究表明，大脑功能连通性障碍是在阿尔茨海默氏病（AD）以及轻度认知障碍（MCI）的情况下发生的早期事件。我们将大脑作为基于图的网络建模，以研究这些障碍。在本文中，我们使用基于图理论的功能磁共振（FMR）图像的特征提出了一种新的诊断方法，以使用不同的分类技术来区分AD，MCI和健康对照（HC）受试者。这些技术包括线性支持向量机（LSVM）和正规化的极限学习机（RERM）。我们使用成对的Pearson基于相关的功能连接来构建大脑网络。我们使用阿尔茨海默氏病神经影像计划（ADNI）数据集比较了大脑网络的分类性能。node2Vec图嵌入方法用于将图形特征转换为特征向量。实验结果表明，与其他分类技术相比，具有LASSO特征选择方法的SVM具有更好的分类精度。
食管癌中药物治疗和耐药性的机制
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