山西高校科技研究开发项目(20121003)
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 相关作者：郭浩陈俊杰程忱刘文钊于昕更多>>
- 相关机构：太原理工大学山西医科大学第一医院更多>>
- 发文基金：山西高校科技研究开发项目山西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 静息态功能脑网络差异指标分析及抑郁症分类应用被引量：2
- 2014年
- 为了构建辅助诊断模型，以提高抑郁症诊断的准确率。在连续的阈值空间（8％～32％）内构建所有被试的功能脑网络并使用复杂网络理论对抑郁症患者的脑网络进行分析。通过设定阈值，根据统计显著性提取不同数量的节点属性与全局属性组合作为分类特征，并选择四种不同的分类算法进行分类研究，以得到构建一个准确率较高的模型。结果是SVM和神经网络算法在阈值P为0．05下，所建的模型的分类模型的准确率较高，分别达82．78％及81．36％，因此利用该方法所构建的诊断模型可以用于抑郁症的辅助临床诊断中。
- 郭浩刘文钊刘志芬曹晓华陈俊杰
- 关键词：抑郁症复杂网络
- 基于自然语言处理的图像情感语义检索研究被引量：2
- 2014年
- 自然语言问答在情感图像检索中并未广泛应用,对此进行了探索与尝试,设计和实现了一个以自然语言作为检索入口的情感图像检索系统,并给出系统架构及技术方案。研究过程中,引入自然语言处理技术对自然问句进行浅层语义分析,并建立了一个情感映射模型,实现了常用情感词语与该模型之间以及该模型与情感图像之间的映射。另外,还对系统的检索结果进行了评价。通过对系统的实现,为自然语言问答与情感图像检索的结合提供了一种新的思路与方法。
- 于昕郭浩李海芳陈俊杰
- 关键词：自然语言处理
- 基于局部一致性的特征选取及在抑郁症上的研究被引量：3
- 2015年
- 为探讨局部一致性ReHo(regional homogeneity)是否可以作为有效诊断抑郁症的特征,且其统计显著性是否可以作为有效的筛选标准并进行相应的分类。对28例正常人和38例抑郁症患者进行静息态全脑f MRI(functional Magnetic Resonance Imaging)扫描并分析。使用具有统计显著性的阈值作为筛选特征的标准并度量四种分类器下的正确率,运用敏感性分析方法评估不同特征的重要性,以此来构建一个准确率较高的模型。结果在SVM-RBF和神经网络算法中,当特征数为30时表现出了较高的正确率,分别是77.4%和73.1%。在研究特征重要性和统计显著性之间的相关性分析中,发现二者具有明显的正相关。因此,可以利用该方法用在抑郁症的诊断当中。
- 刘文钊程忱郭浩陈俊杰
- 关键词：抑郁症分类器
- 静息态功能脑网络的基因基础以及分类研究被引量：2
- 2015年
- 为了判断抑郁症患者组与健康对照组之间是否存在显著的基因型差异及基因型与疾病状态间是否存在显著交互效应,选择GSK-3β(Glycogen Synthase Kinase-3β)基因,通过功能脑网络指标进行统计分析,并利用统计显著性作为特征选择的依据,提取不同数量的节点属性作为分类特征。选择四种不同的分类算法进行分类研究,结果表明SVM和人工神经网络算法构建的分类模型正确率较高,疾病状态分类模型分别达到73.50%和70.87%,基因分类模型分别达到74.35%和76.66%。因此,基因对静息态功能脑网络存在着一定的影响,并且证明了脑网络的相关指标可以作为对基因与抑郁症疾病之间存在交互效应的判断依据。
- 郑晶晶牛力敏程忱郭浩陈俊杰
- 关键词：GSK-3Β抑郁症复杂网络
