研究目的
提出一种新颖的流形正则化稀疏特征学习方法，用于从结构磁共振成像数据中筛选具有判别性的特征，以提高阿尔茨海默病与轻度认知障碍的分类准确性。
研究成果
所提出的流形正则化稀疏特征学习方法能有效筛选具有判别性的特征，并较现有最先进方法提升了阿尔茨海默病与轻度认知障碍的分类性能，展现出其在早期诊断与治疗中的潜力。
研究不足
最优参数取决于数据且无法自动确定。仅使用皮层厚度特征，忽略其他结构特征。个人网络特性可进一步探索以更准确地描述结构变化。
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基于磁共振成像并利用标签信息的稀疏特征学习用于阿尔茨海默病分类
DOI：10.1109/ACCESS.2019.2894530
期刊：IEEE Access
出版年份：2019
更新时间：2025-09-22 15:30:13
摘要：
生物医学信号处理数据已被用于脑部疾病的自动诊断与分类，这是智慧城市研究的重要组成部分。如何从这些数据中选取判别性特征是影响后续自动诊断与分类性能的关键。然而，在以往的流形正则化稀疏回归模型中，局部邻域结构直接基于传统欧氏距离构建，未充分利用受试者的标签信息，导致所选特征的判别性较弱。本文提出一种新型流形正则化稀疏回归模型用于学习判别性特征：首先采用l2,1范数正则化联合筛选样本间的相关特征子集；进而通过标签信息调整的相对距离构建新型流形正则项，该正则项能同时保持类内样本的紧凑性与类间样本的可分性，从而选取更具判别性的特征。所提特征学习方法进一步应用于二分类与多分类任务。基于阿尔茨海默病神经影像学计划的实验结果表明，该方法能有效诊断阿尔茨海默病与轻度认知障碍。
作者：
Lina Xu，Zhijun Yao，Jing Li，Chen lv，Huaxiang Zhang，Bin Hu
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