机构名称：
¥ 1.0
摘要：背景：基于静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）的功能性脑网络（FBN）在识别脑部疾病，如自闭症谱系障碍（ASD）方面显示出巨大的潜力。因此，近年来提出了许多FBN估计方法。现有的大多数方法仅从单一视角对大脑感兴趣区域（ROI）之间的功能连接进行建模（例如，通过特定策略估计FBN），无法捕捉大脑中ROI之间的复杂相互作用。方法：为了解决这个问题，我们提出通过联合嵌入融合多视角FBN，这可以充分利用通过不同策略估计的多视角FBN的共同信息。更具体地说，我们首先将用不同方法估计的FBN的邻接矩阵堆叠成一个张量，并使用张量分解来学习每个ROI的联合嵌入（即所有FBN的共同因子）。然后，我们使用 Pearson 相关性计算每个嵌入 ROI 之间的连接，以重建新的 FBN。结果：使用 rs-fMRI 数据在公共 ABIDE 数据集上获得的实验结果表明，我们的方法优于自动 ASD 诊断中的几种最新方法。此外，通过探索对 ASD 识别贡献最大的 FBN“特征”，我们发现了 ASD 诊断的潜在生物标志物。所提出的框架实现了 74.46% 的准确率，通常优于比较的单个 FBN 方法。此外，与其他多网络方法相比，我们的方法实现了最佳性能，即准确率提高了至少 2.72%。结论：我们提出了一种通过联合嵌入的多视图 FBN 融合策略，用于基于 fMRI 的 ASD 识别。从特征向量中心性的角度来看，所提出的融合方法有一个优雅的理论解释。
通过联合...融合多视图功能脑网络
主要关键词
相关文件推荐
