受限波兹曼机联合稀疏近似的脑功能检测模型

人脑功能连通性检测是神经科学研究的重要技术.使用受限制波兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)对大量多被试功能磁共振(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)数据进行建模可以检测人脑功能连接,但是不能有效检测单被试数据的功能连接.本文研究一种新颖的融合了稀疏近似与RBM技术的脑功能连通性检测模型,该模型充分利用fMRI数据的稀疏性,采用稀疏近似理论对fMRI数据进行空间域稀疏近似压缩,然后使用RBM建立模型,以检测脑功能连通性.实验结果表明,该融合模型可以有效地提取单被试数据的脑功能时间域混合模型及其相应的脑功能图谱,解决了RBM在单被试数据分析上的瓶颈.

具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析

近年来,位点已成为人们研究DNA遗传信息的重要载体,其在疾病的性状和遗传机理的研究方面有重大帮助.主要结合遗传统计学中全基因组关联性分析(GWAS)、统计检验和机器学习等方法,通过对比分析样本人群的健康状况或疾病性状与位点编码来确定致病位点或致病基因的位置,并且通过受限制的波兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)对一组疾病特征进行降维,从而能够结合统计检验方法特定该组疾病特征相应的致病位点.