ПОИСК НАИБОЛЕЕ ИНФОРМАТИВНЫХ РЕГИОНОВ ДЛЯ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ШИЗОФРЕНИИ ПО ДАННЫМ ФМРТ СОСТОЯНИЯ ПОКОЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ВЫДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНО ОДНОРОДНЫХ РЕГИОНОВ

Аннотация:

В работе решается задача автоматической бинарной классификации участников эксперимента с диагнозом шизофрения и группы контроля на наборе данных, полученном на томографе Siemens Magnetom Verio ЗТл. Набор включал данные 36 участников эксперимента, проходящих лечение в «ГБУЗ ПКБ №1 ДЗМ», и 36 участников эксперимента из группы контроля. Для решения поставленной задачи были применены методы машинного обучения. В результате была достигнута точность разделения 76%, что соответствует результатам, полученным в других научных исследованиях. Наиболее высокая точность получена для уже известного в литературе параметра локальной однородности (regional homogeneity — ReHo). Разработанный авторами набор признаков на основе метода выделения функционально однородных регионов (Functionally Homogeneous Regions — FHR) обеспечил достижение максимальной точности классификации 74%. Но при этом набор признаков FHR обеспечивает более высокую точность классификации при использовании малого числа регионов мозга. Так, например, уже на 8 регионах набор FHR обеспечил почти максимальную точность классификации — 72.5% (против 65% у набора ReHo), что позволяет предположить, что именно выделенные 8 регионов дают наиболее высокий уровень разделения.

Авторы:

Издание: Журнал высшей нервной деятельности им.И.П.Павлова
Год издания: 2024
Объем: 14с.
Дополнительная информация: 2024.-N 4.-С.412-425. Библ. 38 назв.
Просмотров: 3