基于弱匹配典型相关性分析的阿尔茨海默病识别

发布时间：2018-03-14 03:51

  本文选题：阿尔茨海默病　切入点：多模态数据融合　出处：《中国老年学杂志》2016年13期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：目的为了增强阿尔茨海默病(AD)的识别能力。方法该文采用多模态异构生物标志物数据在统计意义上潜在的相关性,利用互补原理,最大化不同模态数据之间的相关性,并在典型相关性分析的基础上,引入流形正则化技术提出了弱匹配典型相关性分析算法。结果解决了弱匹配多模态数据相关性建模问题。结论多模态异构生物标志物数据融合方法的预测性能优于单模态,能对AD的发病和病理研究提供更准确的信息。
[Abstract]:Objective to enhance the recognition ability of Alzheimer's disease (AD). Methods the statistical correlation of multimodal heterogeneous biomarker data and the principle of complementarity were used to maximize the correlation between different modes of data. And on the basis of canonical correlation analysis, By introducing manifold regularization technique, a weakly matched canonical correlation analysis algorithm is proposed. The result solves the problem of weak matching multimodal data correlation modeling. Conclusion the prediction performance of multimodal heterogeneous biomarker data fusion method is better than that of single mode data fusion method. It can provide more accurate information on the pathogenesis and pathology of AD.
【作者单位】： 徐州医科大学医学信息学院;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室;中国矿业大学计算机科学与技术学院;中国科学院研究生院;
【分类号】：R749.16

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本文编号：1609477