传统的功能连接网络模型只提取功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)感兴趣区域(Regions Of Interest,ROIs)的时域特征,用于阿尔茨海默症(Alzheimer's Disease,AD)分类。该模型忽略了ROIs的空域特征,例如脑...传统的功能连接网络模型只提取功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)感兴趣区域(Regions Of Interest,ROIs)的时域特征,用于阿尔茨海默症(Alzheimer's Disease,AD)分类。该模型忽略了ROIs的空域特征,例如脑区之间的两两相关性。不完整的时空特征直接影响阿尔茨海默症、晚期认知障碍(late Mild Cognitive Impairment,lMCI)、早期认知障碍(early Mild Cognitive Impairment,eMCI)和健康对照(Healthy Controls,HC)分类任务的精确度。提出使用动态相关系数核(称为DC-kernel)对空域特征进行动态获取,并与时域特征进行特征融合。实验结果表明,在AD、lMCI、eMCI和HC四分类任务中,较传统阿尔茨海默症的准确率有提高,为其它脑疾病的分类任务提供了一种新的思路。展开更多