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一种基于图嵌入和多模态脑网络的抑郁症分类方法，基于图论的思想将脑建模为脑网络，使用功能‑结构层次映射算法融合全脑功能网络和结构网络，得到功能和结构信息融合的脑网络，使用图嵌入算法自动学习脑网络的拓扑结构特征和连接特征，得到脑网络每个节点的向量表征，进而组合成脑网络表征，最后使用支持向量机模型基于每个被试的脑网络表征进行抑郁症分类。本发明利用图嵌入和多模态脑网络，弥补了单一模态信息的不足，生成适合于机器学习分类模型的特征向量，有效挖掘了抑郁症相关的脑网络水平特征，提高了抑郁症分类的精度。

📄 2021104542606 📂 G06K9_62 👤 浙江工业大学 📅 2021-04-26

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一种基于图嵌入和多模态脑网络的抑郁症分类方法

2021104542606 · 浙江工业大学

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