Сзв м срок сдачи в 2018 году: образец заполнения, сроки сдачи, штраф

Классификация расстройств аутистического спектра с использованием машинного кластера случайных опорных векторов

. 2018 6 фев; 9:18.

doi: 10.3389/fgene.2018.00018.

Электронная коллекция 2018.

Ся-Ань Би
1
 , Ян Ван
1
 , Цин Шу
1
 , Ци Сун
1
 , Цянь Сюй
1

принадлежность

  • 1 Колледж математики и информатики Хунаньского педагогического университета, Чанша, Китай.

  • PMID:

    29467790

  • PMCID:

    PMC5808191

  • DOI:

    10. 3389/fgene.2018.00018

Бесплатная статья ЧВК

Ся-Ан Би и др.

Фронт Жене.

.

Бесплатная статья ЧВК

. 2018 6 фев; 9:18.

дои: 10.3389/fgene.2018.00018.

Электронная коллекция 2018.

Авторы

Ся-Ань Би
1
 , Ян Ван
1
 , Цин Шу
1
 , Ци Сун
1
 , Цянь Сюй
1

принадлежность

  • 1 Колледж математики и информатики Хунаньского педагогического университета, Чанша, Китай.

  • PMID:

    29467790

  • PMCID:

    PMC5808191

  • DOI:

    10.3389/fgene.2018.00018

Абстрактный

Расстройство аутистического спектра (РАС) в основном проявляется в коммуникативных и языковых барьерах, трудностях в социальном общении и является разновидностью неврологического расстройства развития. Большинство исследований использовали метод машинного обучения для классификации пациентов и нормального контроля, среди которых широко используются машины опорных векторов (SVM). Но точность классификации SVM обычно низкая из-за использования одного SVM в качестве классификатора. Таким образом, мы использовали несколько SVM для классификации пациентов с РАС и типичных контролей (TC). Данные функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) в состоянии покоя 46 пациентов с ТК и 61 пациента с РАС были получены из базы данных обмена данными визуализации мозга при аутизме (ABIDE). Только 84 из 107 субъектов используются в экспериментах, потому что перемещение или вращение 7 пациентов с TC и 16 пациентов с РАС превысило ±2 мм или ±2°. Затем был предложен случайный кластер SVM для различения TC и ASD. Результаты показывают, что этот метод имеет отличную производительность классификации на основе всех признаков. Кроме того, точность, основанная на оптимальном наборе признаков, может достигать 96,15%. Также могут быть обнаружены аномальные области мозга, такие как нижняя лобная извилина (НЛГ) (глазничная часть и жаберная часть), гиппокамп и предклинье. Указано, что метод случайного кластера SVM может применяться для вспомогательной диагностики РАС.


Ключевые слова:

расстройство аутистического спектра; классификация; выбор функции; нейровизуализация; случайный кластер опорных векторов.

Цифры

Рисунок 1

Общий каркас случайного…

Рисунок 1

Общий каркас случайного кластера SVM.


фигура 1

Общий каркас случайного кластера SVM.

Рисунок 2

Точность 500 SVM.

Рисунок 2

Точность 500 SVM.


фигура 2

Точность 500 SVM.

Рисунок 3

Оптимальное количество базы…

Рисунок 3

Оптимальное количество базовых классификаторов.


Рисунок 3

Оптимальное количество базовых классификаторов.

Рисунок 4

Количество оптимальных функций…

Рисунок 4

Количество оптимальных наборов функций.


Рисунок 4

Количество оптимальных наборов функций.

Рисунок 5

Вес каждого мозга…

Рисунок 5

Вес каждой области мозга.


Рисунок 5

Вес каждой области мозга.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

.

Похожие статьи

  • Диагностика расстройств аутистического спектра на основе случайного кластера нейронной сети.

    Bi XA, Liu Y, Jiang Q, Shu Q, Sun Q, Dai J.
    Bi XA и др.
    Передний шум нейронов. 2018 26 июня; 12:257. doi: 10.3389/fnhum.2018.00257. Электронная коллекция 2018.
    Передний шум нейронов. 2018.

    PMID: 29997489
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Анализ синдрома Аспергера с использованием генетически-эволюционного кластера случайных опорных векторов.

    Bi XA, Chen J, Sun Q, Liu Y, Wang Y, Luo X.
    Bi XA и др.
    Фронт Физиол. 2018 21 ноября; 9:1646. doi: 10.3389/fphys.2018.01646. Электронная коллекция 2018.
    Фронт Физиол. 2018.

    PMID: 30524309
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Оценка измененных функциональных связей у детей мужского пола с расстройствами аутистического спектра на данных с нескольких сайтов, оптимизированных с помощью машинного обучения.

    Спера Г., Ретико А., Боско П., Феррари Э., Палумбо Л., Олива П., Муратори Ф., Кальдерони С.
    Спера Г. и др.
    Фронтовая психиатрия. 2019 сен 20;10:620. doi: 10.3389/fpsyt.2019.00620. Электронная коллекция 2019.
    Фронтовая психиатрия. 2019.

    PMID: 31616322
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Обзор методов машинного обучения для выбора и классификации признаков расстройства аутистического спектра.

    Рахман М.М., Усман О.Л., Муниянди Р.С., Сахран С., Мохамед С., Разак Р.А.
    Рахман М.М. и др.
    наук о мозге. 2020 7 декабря; 10 (12): 949. doi: 10. 3390/brainsci10120949.
    наук о мозге. 2020.

    PMID: 33297436
    Бесплатная статья ЧВК.

    Обзор.

  • AIMAFE: идентификация расстройств аутистического спектра с представлением глубоких признаков мультиатласа и ансамблевым обучением.

    Ван Й, Ван Дж, Ву FX, Хайрат Р, Лю Дж.
    Ван Ю и др.
    J Neurosci Методы. 2020 1 сентября; 343:108840. doi: 10.1016/j.jneumeth.2020.108840. Epub 2020 9 июля.
    J Neurosci Методы. 2020.

    PMID: 32653384

    Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

  • Автоматическое обнаружение расстройств аутистического спектра с использованием методов искусственного интеллекта с нейровизуализацией МРТ: обзор.

    Моридиан П., Гассеми Н., Джафари М. , Саллум-Асфар С., Садеги Д., Ходатарс М., Шойби А., Хосрави А., Линг С.Х., Субаси А., Ализадехсани Р., Горриз Дж.М., Абдулла С.А., Ачарья УР.
    Моридиан П. и др.
    Фронт Мол Невроски. 2022 4 окт; 15:999605. doi: 10.3389/fnmol.2022.999605. Электронная коллекция 2022.
    Фронт Мол Невроски. 2022.

    PMID: 36267703
    Бесплатная статья ЧВК.

    Обзор.

  • Многоракурсный метод глубокого обучения для классификации функциональной связи мозга.

    Цзи Ю, Ян С, Лян Ю.
    Джи И и др.
    Компьютер Intel Neurosci. 2022 8 октября; 2022: 5782569. дои: 10.1155/2022/5782569. Электронная коллекция 2022.
    Компьютер Intel Neurosci. 2022.

    PMID: 36254204
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Применение и результаты исследований машинного обучения в диагностике и лечении нарушений развития нервной системы у детей.

    Сонг С, Цзян ZQ, Лю Д, Ву Л.Л.
    Песня С и др.
    Фронтовая психиатрия. 2022 24 авг; 13:960672. doi: 10.3389/fpsyt.2022.960672. Электронная коллекция 2022.
    Фронтовая психиатрия. 2022.

    PMID: 360

    Бесплатная статья ЧВК.

    Обзор.

  • Выявление нейроанатомических и поведенческих особенностей для диагностики расстройств аутистического спектра у детей с помощью машинного обучения.

    Хан Ю., Риццо Д.М., Хэнли Дж.П., Кодерре Э.Л., Прелок П.А.
    Хан Ю и др.
    ПЛОС Один. 7 июля 2022 г .; 17 (7): e0269773. doi: 10.1371/journal.pone.0269773. Электронная коллекция 2022.
    ПЛОС Один. 2022.

    PMID: 35797364
    Бесплатная статья ЧВК.

  • rs-fMRI и машинное обучение для диагностики РАС: систематический обзор и метаанализ.

    Santana CP, de Carvalho EA, Rodrigues ID, Bastos GS, de Souza AD, de Brito LL.
    Сантана С.П. и др.
    Научный представитель 2022 11 апреля; 12 (1): 6030. doi: 10.1038/s41598-022-09821-6.
    Научный представитель 2022.

    PMID: 35411059
    Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

использованная литература

    1. Амарал Д.Г., Шуман С.М., Нордал К.В. (2008). Нейроанатомия аутизма. Тренды Нейроси. 31, 137–145. 10.1016/ж.тинс.2007.12.005

      —

      DOI

      —

      пабмед

    1. Андерсон Дж. С., Нильсен Дж. А., Фрёлих А. Л., Дюбрей М. Б., Друзгал Т. Дж., Кариелло А. Н. и соавт. . (2011). Функциональная связь магнитно-резонансной томографической классификации аутизма. Мозг 134, 3742–3754. 10.1093/мозг/awr263

      —

      DOI

      —

      ЧВК

      —

      пабмед

    1. Эндрюс-Ханна Дж. Р., Рейдлер Дж. С., Сепулькре Дж., Пулин Р., Бакнер Р. Л. (2010). Функционально-анатомическое фракционирование сети мозга по умолчанию. Нейрон 65, 550–562. 10.1016/ж. нейрон.2010.02.005

      —

      DOI

      —

      ЧВК

      —

      пабмед

    1. Аоки Ю., Кортезе С., Танселла М. (2015). Нейронные основы атипичной эмоциональной обработки лица при аутизме: метаанализ исследований фМРТ. Мир J. Biol. Психиатрия 16, 291–300. 10.3109/15622975.2014.957719

      —

      DOI

      —

      пабмед

    1. Ашизука А. , Мима Т., Савамото Н., Асо Т., Оиси Н., Сугихара Г. и др. . (2015). Функциональная значимость предклинья в словесной вежливости. Неврологи. Рез. 91, 48–56. 10.1016/j.neures.2014.10.009

      —

      DOI

      —

      пабмед

Edinburgh Napier Research Repository Home

«Репозиторий исследований» — это общедоступный институциональный репозиторий Эдинбургского университета Нейпира. Он содержит примеры результатов исследований, проведенных сотрудниками и студентами-исследователями, а также соответствующую информацию о проектах, финансируемых университетом, и научных интересах сотрудников.

По возможности рецензируемые документы, принятые к публикации, или готовые художественные произведения, представленные публично, будут доступны здесь в полном цифровом формате, а также будут даны гиперссылки на стандартные опубликованные версии. Любые вопросы, связанные с отправкой в ​​репозиторий или проблемами с доступом к любому его содержимому, следует направлять команде репозитория по адресу репозиторий@napier.ac.uk.

Непрерывное профессиональное образование: рамки участия
(2022)

Презентация/Конференция

Маклин, Л. (2022, декабрь). Непрерывное профессиональное образование: рамки участия. Доклад, представленный на «Мобильности в высшем образовании: Международная конференция SRHE 2022», онлайн

В этом документе исследуется характер и контекст участия студентов в программах непрерывного профессионального образования (после получения опыта) с акцентом на опыте тех, кто получает степень магистра, профессионально аккредитованную квалификацию (MSC Human Res. ..
Узнайте больше о непрерывном профессиональном образовании: рамки участия.

Как оценить шотландскую программу сокращенного акушерства – исследование мнений заинтересованных сторон
(2022)

Презентация/Конференция

Крозье, С., Куйперс, Ю., Маклаки, К., и Норрис, Г. (2022, ноябрь). Как оценить шотландскую сокращенную акушерскую программу – исследование мнений заинтересованных сторон. Документ представлен на Шотландском фестивале материнства и акушерства в Эдинбурге.

В презентации будет рассказано о разработке новой сокращенной акушерской программы в Шотландии, подходе к оценке, основанном на участии заинтересованных сторон, и новых темах, представляющих интерес для управления и руководства акушерским образованием и. ..
Узнайте больше о том, как оценить шотландскую сокращенную акушерскую программу — исследование мнений заинтересованных сторон.

Чувствительные картинки: эмоциональная интерпретация в музее
(2022)

Материалы конференции

Бенфорд, С. Д., Сунднес Лёвли, А., Райдинг, К., Райковска, П., Бодиай, Э., Пэрис Дарзентас, Д., … Шпаневич, Б. (2022). Чувствительные картинки: эмоциональная интерпретация в музее. В CHI ’22: Материалы конференции CHI 2022 года по человеческому фактору в вычислительных системах. https://doi.org/10.1145/3491102.3502080

Музеи заинтересованы в разработке эмоционального опыта посетителей, дополняющего традиционные интерпретации. HCI интересует взаимосвязь между аффективными вычислениями и аффективным взаимодействием. Мы описываем Sensitive Pictures, эмоциональный вид…
Узнайте больше о чувствительных картинках: эмоциональная интерпретация в музее.

DSMAC: децентрализованное самоуправление контролем доступа к данным с учетом конфиденциальности на основе блокчейна для медицинских данных
(2022)

Журнальная статья

Саиди, Х., Лабрауи, Н., Ари, А.А.А., Магларас, Л.А., и Эмати, Дж.Х.М. (2022). DSMAC: децентрализованное самоуправление контролем доступа к данным с учетом конфиденциальности на основе блокчейна для медицинских данных. Доступ IEEE, 10, 101011-101028. https://doi.org/10.1109/доступ.2022.3207803

В последние годы возрос интерес к использованию технологий беспроводной связи и мобильных устройств в сфере здравоохранения. Однако, несмотря на повышенное внимание к безопасности электронных медицинских карт, конфиденциальность пациентов по-прежнему находится под угрозой…
Узнайте больше о DSMAC: децентрализованное самоуправление контролем доступа к данным с учетом конфиденциальности на основе блокчейна для медицинских данных.

Индекс пригодности для развития электронных платежей в цифровой валюте между Китаем и странами «Один пояс, один путь»
(2022)

Журнальная статья

Ли Ф.