通信学报 ›› 2015, Vol. 36 ›› Issue (4): 27-34.doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2015181
相洁1,赵冬琴1
Jie XIANG1,Dong-qin ZHAO1
摘要:
摘 要:为了利用功能核磁影像(fMRI,functional magnetic resonance imaging)数据进行轻度认知障碍(MCI,mild cognitive impairment)自动检测,对患者的 fMRI 数据进行聚类分析,得到患者大脑血氧依赖水平(BOLD,blood oxygen level dependence)的变化模式,并将异常模式用于疾病检测中。由于传统谱聚类算法需要计算相似矩阵所有的特征值和特征向量、时间与空间复杂度较高。提出一种改进的谱聚类方法,在相似矩阵的构造以及σ与k值的确定等方面进行了改进,将其用于MCI fMRI数据的聚类与诊断研究中。与传统谱聚类及Nystr?m算法进行的对比实验结果表明,改进的谱聚类方法可以更准确得到患者异常BOLD模式,分类正确率较高,且时间和空间复杂度均小于传统算法。
|