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基于多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)方法的早期阿爾茨海默病診斷

2017-12-14 | rar | 0.94 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  針對(duì)當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的早期阿爾茨海默病(AD)診斷中訓(xùn)練樣本不足的問(wèn)題,提出一種基于多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)方法,并將其應(yīng)用于早期阿爾茨海默病診斷。所提方法框架主要包括兩大模塊:多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)特征選擇模塊和多模態(tài)多標(biāo)記分類(lèi)回歸學(xué)習(xí)器模塊。首先,通過(guò)稀疏多標(biāo)記學(xué)習(xí)模型對(duì)分類(lèi)和回歸學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行有效結(jié)合;然后,將該模型擴(kuò)展到來(lái)自多個(gè)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的訓(xùn)練集,從而構(gòu)建出多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)特征選擇模型;接下來(lái),針對(duì)異質(zhì)特征空間的多模態(tài)特征數(shù)據(jù),采用多核學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)組合多模態(tài)特征核矩陣;最后,為了構(gòu)建能同時(shí)用于分類(lèi)與回歸的學(xué)習(xí)模型,提出多標(biāo)記分類(lèi)回歸學(xué)習(xí)器,從而構(gòu)建出多模態(tài)多標(biāo)記分類(lèi)回歸學(xué)習(xí)器。在國(guó)際老年癡呆癥數(shù)據(jù)庫(kù)( ADNI)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分類(lèi)輕度認(rèn)知功能障礙(MCI)最高平均精度為79. 1%,預(yù)測(cè)神經(jīng)心理學(xué)量表測(cè)試評(píng)分值最大平均相關(guān)系數(shù)為0. 727。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提多模態(tài)多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)方法可以有效利用相關(guān)學(xué)習(xí)領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù),從而提高早期老年癡呆癥診斷性能。
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