精神分裂症病人脑影像分析

精神分裂症脑影像研究结果可概述为左侧侧脑室下角的扩大、颞叶内部构造的减小与分裂症的阳性症状相关 ,额叶背外、扣带回前部与阴性症状相关。侧脑室的扩大与病前期不适相关 。

引入稳定学习的多中心脑磁共振影像统计分类方法研究

针对现有统计分析方法在多中心统计分类任务上缺乏稳定性的问题,提出一种引入稳定学习的多中心脑磁共振影像的统计分类方法.该方法使用多层3D卷积神经网络作为骨干结构,并引入稳定学习旁路结构调节卷积网络习得特征的稳定性.在稳定学习旁路中,首先使用随机傅里叶变换获取卷积网络特征的多路随机序列,然后通过学习和优化批次样本采样权重以获取卷积网络特征之间的独立性,从而改善跨中心分类泛化性.最后,在公开数据库FCP中的3中心脑影像数据集上进行跨中心性别分类实验.实验结果表明,与基准卷积网络相比,引入稳定学习的卷积网络具有更高的跨中心分类正确率,有效提高了跨中心泛化性和多中心统计分类的稳定性.

深度卷积神经网络鉴别正交特征生成及其应用

针对现有深度卷积神经网络在小样本学习时的泛化性问题,本文提出一种鉴别正交特征生成方法.该方法通过正则化技术对网络非负中间层特征输出的异类正交度和同类相关度进行优化,生成具有稀疏特性的网络中间层鉴别正交特征.为有效调节稀疏度以控制网络容量,采用正则化系数自适应调节方式逼近预设特征稀疏度目标.为提高特征生成计算效率,进一步设计了随机2类别鉴别正交特征生成反向传播规则.随后在数据集MNIST上进行了小样本手写体数字识别对比实验,验证了本文方法的稀疏度调节特性和网络表达容量控制能力.通过反卷积可视化,进一步发现本文方法还具有衍生出的局部鉴别区域聚焦特性.最后,将鉴别正交特征生成卷积网络应用到老年痴呆症3D磁共振影像分析上.实验结果表明,本文方法用于老年痴呆症诊断,不仅诊断效果更好,而且利用其良好的局部聚焦性,还成功定位了老年痴呆症与健康对照组典型差异脑区.