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思影科技

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识别最优的数据驱动特征选择方法以提高分类任务的可重复性
在机器学习研究中,特征选择是十分重要的一个环节。很多脑影像机器学习研究者更多追求的是所选特征的预测精度,而本文的作者更关注所选特征的可重复性。作者提出的基于图论的FS-Select算法,在挑选出具有可重复性特征的同时,兼顾了其预测准确性。该研究由土耳其伊斯坦布尔科技大学的Nicolas Georges 等人发表在最近的Pattern Recognition杂志上。
用户1279583
2020-02-25
9190
Neurology:早期、未用药帕金森病存在特异的白质连接
神经影像研究认为PD(帕金森症)是一种网络失连接综合征,并可通过网络神经科学方法进行研究。网络神经科学将大脑从结构与功能上看作大尺度神经网络。该方法假设脑区之间的解剖连接与功能交互的异常,会引起网络功能的障碍。近期基于图论的研究发现,早期PD的功能连接组受到模块化破坏,虽然白质连接发生微小改变,但结构组织仍旧相对保留。因此,重要的是我们需要了解众所周知的解剖网络的固有变异性是否构成了早期PD中未检测到的结构异常的基础。此外,PD的病理和症状异质性可能影响发现一致的疾病相关结构变化的能力,尤其是在PD疾病的早期阶段。
用户1279583
2020-02-24
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