摘" 要: 阿爾茨海默病是老年癡呆癥中最普遍的一種,目前大量國(guó)內(nèi)外老年人的生活受其困擾。然而,目前阿爾茨海默病在我國(guó)仍然處于就診率低、誤診率高、治療率低的局面,因此亟需探索阿爾茨海默病的早期診斷方案,以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在病患并進(jìn)行干預(yù)治療。當(dāng)前,計(jì)算機(jī)輔助診斷十分流行,能幫助醫(yī)生快速、高效地進(jìn)行疾病診斷。因此,文中提出基于低秩學(xué)習(xí)的阿爾茨海默病診斷方法(LRL)。該方法利用MRI圖像數(shù)據(jù)提取多模板特征并進(jìn)行融合;然后針對(duì)MRI數(shù)據(jù)樣本數(shù)量少、特征維度高的特點(diǎn),采用低秩學(xué)習(xí)方法進(jìn)行特征選擇,得到最具代表性的特征子集;最后將選擇后的特征輸入到支持向量機(jī)(SVM)分類器,執(zhí)行三分類和四分類任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的LRL模型優(yōu)于其他幾種經(jīng)典的特征選擇方法。在兩個(gè)主要評(píng)價(jià)指標(biāo)準(zhǔn)確率ACC和[F1]上,LRL模型在三分類實(shí)驗(yàn)中分別達(dá)到了74.94%和75.80%,在四分類實(shí)驗(yàn)中分別達(dá)到了63.88%和59.99%。
關(guān)鍵詞: 阿爾茨海默??; MRI圖像; 低秩學(xué)習(xí); 支持向量機(jī); 多分類; 計(jì)算機(jī)輔助診斷
中圖分類號(hào): TN911.73?34; TP391" " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A" " " " " " " " " "文章編號(hào): 1004?373X(2024)11?0099?06
Alzheimer′s disease diagnosis method based on low?rank learning
ZHANG Jun, LI Yubin
(School of Information Engineering, East China University of Technology, Nanchang 330013, China)
Abstract: Alzheimer′s disease is the most common one of senile dementias, which currently affects a significant number of elderly individuals both in China and around the world. However, Alzheimer′s disease is still characterized by low diagnosis rate, high rate of misdiagnosis, and limited treatment efficacy in China. Therefore, there is an urgent need to explore early diagnostic solutions for Alzheimer′s disease to detect potential patients promptly and provide intervention and treatment. At present, computer?aided diagnosis (CAD) is very popular, enabling healthcare professionals to efficiently and rapidly diagnose diseases. Hence, an Alzheimer′s disease diagnostic method based on low?rank learning (LRL) is proposed. In this method, MRI image data is utilized to extract multiple template features and fused them. To address the challenge of the limited samples and the high feature dimension in MRI data, the LRL approach is employed for feature selection to obtain the most representative feature subset. Subsequently, the selected features are input into a support vector machine (SVM) classifier for both three?class and four?class classification tasks. Experimental results demonstrate that the proposed LRL model outperforms the other classical feature selection methods. On both primary evaluation index accuracy (ACC) and [F1] score, the LRL model achieves 74.94% and 75.80% in the three?class classification task, and 63.88% and 59.99% in the four?class classification task, respectively.
Keywords: Alzheimer′s disease; MRI image; LRL; SVM; multi?classification; CAD
0" 引" 言
阿爾茨海默?。ˋlzheimer's Disease, AD)屬于中樞神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病[1],是老年癡呆中最普遍的一種。近年來(lái),AD的患病率持續(xù)增長(zhǎng),并且越來(lái)越趨于年輕化,對(duì)患者生活和整個(gè)社會(huì)造成重大影響。在全球AD患者中,中國(guó)患者人數(shù)就占了[14],人數(shù)總量居世界第一[2]。因此,推進(jìn)AD的診斷治療對(duì)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域與整個(gè)社會(huì)都具有重大的意義。此外,AD隱秘性高,早期癥狀并不明顯,而且其相關(guān)普及和教育還不足,很多患者因前期沒(méi)有加以重視錯(cuò)過(guò)了最佳診療時(shí)機(jī)。目前,AD在我國(guó)依然處于就診率低、誤診率高、治療率低的局面?;谶@一現(xiàn)狀,為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在病患并進(jìn)行干預(yù)治療,探索AD的診斷方案勢(shì)在必行。
MRI圖像是檢查AD的常用神經(jīng)影像手段,它能發(fā)現(xiàn)患者腦區(qū)的神經(jīng)解剖學(xué)和功能性變化[3]。目前,許多研究人員采用計(jì)算機(jī)輔助診斷方法實(shí)現(xiàn)基于MRI圖像的AD自動(dòng)分類。例如,文獻(xiàn)[4]提出腦網(wǎng)絡(luò)特征識(shí)別算法,基于MRI圖像精準(zhǔn)識(shí)別AD患者。然而,大多數(shù)方法只關(guān)注正常組和患病組的分類,對(duì)于更細(xì)致的早期階段的識(shí)別工作較少。因此,本文考慮采用支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)[5]對(duì)阿爾茨海默病進(jìn)行三分類和四分類,即根據(jù)患病嚴(yán)重程度分別分為三組和四組。
MRI大腦影像數(shù)據(jù)具有樣本數(shù)量少、特征維度高的特點(diǎn),在高度依賴數(shù)據(jù)信息的機(jī)器學(xué)習(xí)中容易造成過(guò)擬合。因此,在進(jìn)行分類前通常需要通過(guò)特征選擇等方法對(duì)MRI影像數(shù)據(jù)進(jìn)行降維[6?7]。例如,文獻(xiàn)[8]考慮了特征空間的全局信息和局部信息進(jìn)行特征選擇,實(shí)現(xiàn)了AD的自動(dòng)分類。與此同時(shí),低秩學(xué)習(xí)(Low?rank Learning, LRL)也廣泛應(yīng)用于特征選擇[9?11],本文將其用于MRI數(shù)據(jù)的特征降維。
針對(duì)MRI數(shù)據(jù)樣本數(shù)量少、特征維度高的特點(diǎn),本文提出基于低秩學(xué)習(xí)的阿爾茨海默病診斷方法(LRL)。該方法首先對(duì)提取的高維度特征通過(guò)低秩學(xué)習(xí)進(jìn)行特征選擇,然后通過(guò)SVM分類器進(jìn)行AD的三分類和四分類。結(jié)果表明,本文的LRL方法在AD診斷中獲得了良好的性能。
1" 數(shù)據(jù)預(yù)處理
對(duì)于獲取的MRI原始圖像數(shù)據(jù),需要通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理操作進(jìn)行特征的提取。MRI數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程如圖1所示。
所有的MRI圖像最初都需要經(jīng)過(guò)初篩,剔除無(wú)法使用的圖像,然后進(jìn)行前連合?后連合(AC?PC)矯正;接著,使用統(tǒng)計(jì)參數(shù)映射(Statistical Parametric Mapping, SPM)矯正幾何失真和頭部運(yùn)動(dòng);之后,進(jìn)行顱骨剝離;接下來(lái),對(duì)圖像進(jìn)行分割和標(biāo)準(zhǔn)化,即根據(jù)大腦的解剖結(jié)構(gòu)將特定區(qū)域的組織提取出來(lái)。本文將組織分割為灰質(zhì)(Gray Matter, GM)、白質(zhì)(White Matter, WM)和腦脊液(Cerebrospinal Fluid, CSF),它們?cè)诖竽X里具有不同的功能,需要各自提取特征,再進(jìn)行單獨(dú)或聯(lián)合分析。最后,需要基于腦區(qū)模板提取特征。通過(guò)自動(dòng)解剖標(biāo)記(AAL)在GM、WM和CSF中分別獲得90個(gè)感興趣區(qū)域(Region of Interest, ROI)和116個(gè)感興趣區(qū)域,通過(guò)空間一致性約束譜聚類圖獲得200個(gè)感興趣區(qū)域,將每個(gè)區(qū)域的平均組織密度值作為特征。
2" LRL方法
MRI數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后,GM、WM和CSF三種物質(zhì)都能分別獲得對(duì)應(yīng)的90 ROIs、116 ROIs和200 ROIs三種模板的特征,之后,需將這些特征輸入到本文提出的LRL模型中進(jìn)行AD的分類。LRL模型的框架如圖2所示??梢钥吹剑@得三種模板的特征后,需通過(guò)線性連接的方式融合在一起,然后通過(guò)低秩學(xué)習(xí)進(jìn)行特征選擇,最終將選擇的特征輸入到SVM分類器進(jìn)行三分類和四分類。
2.1" 低秩學(xué)習(xí)
樣本量小、維度高一直是MRI神經(jīng)影像學(xué)分析的瓶頸。為了解決這個(gè)問(wèn)題,需要對(duì)高維特征進(jìn)行降維。本文基于低秩學(xué)習(xí)進(jìn)行特征選擇,以去除對(duì)診斷沒(méi)有價(jià)值的特征,獲取最具判別性和相關(guān)性的特征。同時(shí),低秩學(xué)習(xí)也能有效解決因維度過(guò)高導(dǎo)致的數(shù)據(jù)過(guò)擬合問(wèn)題,提高分類性能。
在本文的多分類任務(wù)中,有多個(gè)響應(yīng)變量,且這些變量可能是相關(guān)的,因此,有必要添加低秩約束來(lái)考慮這些性質(zhì)。通過(guò)提取特征矩陣的低秩結(jié)構(gòu)以尋找最具代表性的特征子集,并將其用于訓(xùn)練SVM多分類器。低秩結(jié)構(gòu)可代表特征空間的內(nèi)在固有結(jié)構(gòu),具體來(lái)說(shuō),是矩陣中線性不相關(guān)的部分。在AD的多分類任務(wù)中,提取這一內(nèi)在固有結(jié)構(gòu)可選擇出最具判別性的特征,實(shí)現(xiàn)特征選擇的功能。低秩學(xué)習(xí)的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下。
對(duì)于向量[X∈Rn],其[l2]范式表示為:
[X2=i=1nx2i] (1)
對(duì)于矩陣[X∈Rn×m],其Frobenius范式表示為:
[XF=iX22] (2)
對(duì)于矩陣[W∈Rn×m],其跡范數(shù)由奇異值之和給出,公式如下:
[W*=iσi(W)] (3)
若[X∈R{n×d}×t]為輸入細(xì)胞數(shù)組,[Y∈R{n×l}×t]為輸出標(biāo)簽細(xì)胞數(shù)組,[W∈Rd×t]為模型矩陣,那么低秩學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù)如下:
[minWi=1tWTiXi-Yi2F+ρ1W*] (4)
式中:[Xi]代表第[i]個(gè)任務(wù)的輸入矩陣;[Yi]代表相應(yīng)的輸出標(biāo)簽矩陣;[Wi]代表任務(wù)[i]的模型;正則化參數(shù)[ρ1]控制[W]的秩。
在公式(4)中,[ρ1W*]項(xiàng)代表低秩約束,未添加它時(shí),目標(biāo)函數(shù)只是一個(gè)簡(jiǎn)單并且直接的線性回歸模型,沒(méi)有受到任何變量的約束。這意味著沒(méi)有考慮權(quán)重矩陣的性質(zhì),忽略了變量之間可能的相關(guān)性。添加低秩約束后,考慮了相應(yīng)變量和不同特征之間的關(guān)系,可以篩除掉一些在診斷中可能沒(méi)用的特征,最終選擇出最具有判別性的特征子集,即特征矩陣的低秩結(jié)構(gòu)。這對(duì)提升模型的分類性能具有重要意義。
2.2" SVM分類器
SVM通常用于解決非線性樣本數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題,具有簡(jiǎn)單有效和泛化能力好的優(yōu)點(diǎn),能夠有效避免樣本數(shù)量小的問(wèn)題,適合MRI神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的分類訓(xùn)練。
SVM的基本思想是:在整個(gè)樣本數(shù)據(jù)空間中找到一個(gè)可以將兩類樣本數(shù)據(jù)劃開(kāi)的超平面,使得所有數(shù)據(jù)樣本到這個(gè)超平面的距離最短。如圖3所示,若在二維空間,SVM希望找到一條直線[H],使得距離最近的不同類別樣本離它最遠(yuǎn),直線[H]即為超平面。
若將超平面[H]表示為:
[wTx+b=0] (5)
式中:[w]為法向量,決定超平面的方向;[b]為位移項(xiàng),決定超平面與原點(diǎn)之間的距離。若有訓(xùn)練樣本[(xi,yi)∈D],其中[xi]表示樣本特征,[yi]表示對(duì)應(yīng)類別,[D]是大小為[N]的訓(xùn)練樣本集合,那么SVM的目標(biāo)函數(shù)可表示為:
[minw,b12w2s.t." " yi(wTxi+b)≥1," " i=1,2,…,N] (6)
SVM本身是一種典型的二元分類器,本文需將SVM進(jìn)一步推廣到多分類。此外,在大多數(shù)實(shí)際問(wèn)題中,樣本數(shù)據(jù)是非線性可分的,針對(duì)該問(wèn)題需通過(guò)核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到更高維的空間,使其變得線性可分,本文選擇高斯核作為核函數(shù)。
3" 實(shí)驗(yàn)與分析
為了驗(yàn)證本文提出的LRL方法的有效性,設(shè)計(jì)了多組對(duì)比實(shí)驗(yàn),進(jìn)行了三分類和四分類任務(wù),并對(duì)相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了展示和分析。
3.1" 數(shù)據(jù)集
本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)自ADNI(阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)計(jì)劃)數(shù)據(jù)庫(kù),整個(gè)數(shù)據(jù)集包含814條MRI圖像數(shù)據(jù)。根據(jù)患者病癥嚴(yán)重程度粗略將數(shù)據(jù)分為三類:正常對(duì)照組(Normal Control, NC)、輕度認(rèn)知障礙組(Mild Cognitive Impairment, MCI)和阿爾茨海默病組(AD),分別包含220、402和192條數(shù)據(jù),此時(shí)可進(jìn)行三分類任務(wù)。對(duì)于MCI,還可進(jìn)一步細(xì)分為輕度MCI組(Light MCI, lMCI)和穩(wěn)定MCI(Stable MCI, sMCI)組,兩者分別具有146條和256條數(shù)據(jù)。此時(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)簽有四種:NC、lMCI、sMCI和AD,此時(shí)可進(jìn)行四分類任務(wù)。
3.2" 評(píng)價(jià)指標(biāo)
本文實(shí)驗(yàn)采用4個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型性能,分別為:準(zhǔn)確率ACC、精確率[P]、召回率[R]以及[F1]值,它們的計(jì)算公式如式(7)~式(10)所示[12]。
準(zhǔn)確率ACC為正確預(yù)測(cè)結(jié)果占所有預(yù)測(cè)結(jié)果的比例,其計(jì)算公式如下:
[ACC=TP+TNTP+TN+FP+FN] (7)
精確率[P]為所有預(yù)測(cè)為正的樣本中正確預(yù)測(cè)結(jié)果所占的比例,其計(jì)算公式如下:
[P=TPTP+FP] (8)
召回率[R]為所有實(shí)際為正的樣本中正確預(yù)測(cè)結(jié)果所占的比例,其計(jì)算公式如下:
[R=TPTP+FN] (9)
[F1]綜合衡量了[P]和[R],被計(jì)算為兩者的調(diào)和平均數(shù),具體計(jì)算公式如下:
[F1=2×P×RP+R] (10)
式中:[TP]、[TN]、[FP]和[FN]分別表示真正例、真負(fù)例、假正例和假負(fù)例。
3.3nbsp; 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
本文的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為Matlab軟件。為了實(shí)現(xiàn)SVM,采用可執(zhí)行多分類任務(wù)的免費(fèi)開(kāi)源工具箱libsvm,版本為2.91。此外,為了對(duì)MRI圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、圖像分割等預(yù)處理操作,還采用了基于Matlab的SPM工具箱。
實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,采用[k]折交叉驗(yàn)證法評(píng)估模型的性能,其中[k]設(shè)置為5。對(duì)于SVM分類器的懲罰參數(shù)[C]和核函數(shù)[G]的選擇,均通過(guò)網(wǎng)格搜索選擇[{2-10,2-9,…,29,210}]中使模型性能最優(yōu)的參數(shù)。對(duì)于低秩學(xué)習(xí)的參數(shù)[ρ1],在三分類實(shí)驗(yàn)中設(shè)置為2.7,在四分類實(shí)驗(yàn)中設(shè)置為2.3。
3.4" 對(duì)比方法
為了驗(yàn)證本文的LRL模型在阿爾茨海默病診斷任務(wù)中的有效性,將LRL模型與其他幾種經(jīng)典的特征選擇方法進(jìn)行了比較,包括Lasso、Elastic net和M3T。簡(jiǎn)要描述如下:
Lasso[13]:采用了[L1]正則化的一種線性回歸方法,能夠通過(guò)特征選擇達(dá)到緩解數(shù)據(jù)過(guò)擬合的目的。
Elastic net[14]:使用[L1]正則化和[L2]正則化的線性回歸模型,同時(shí)保留兩種正則化屬性,通常應(yīng)用于多個(gè)特征和另一個(gè)特征相關(guān)的場(chǎng)景。
M3T[15]:同時(shí)選擇與所有任務(wù)相關(guān)的特征子集,有利于抑制單個(gè)變量的噪聲。
3.5" 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
為了驗(yàn)證基于低秩學(xué)習(xí)的阿爾茨海默病診斷方法的有效性,本文進(jìn)行了廣泛的實(shí)驗(yàn),包括三分類實(shí)驗(yàn)NC vs. MCI vs. AD和四分類實(shí)驗(yàn)NC vs. lMCI vs. sMCI vs. AD。還將本文模型與采用其他三種特征選擇的模型進(jìn)行性能比較。此外,為了證明本文采用的多模板特征比只使用單一模板特征更優(yōu),還進(jìn)行了相關(guān)的三分類對(duì)比實(shí)驗(yàn)。
3.5.1" 三分類實(shí)驗(yàn)
阿爾茨海默病的三分類(AD3)實(shí)驗(yàn)NC vs. MCI vs. AD的結(jié)果如表1所示,粗體表示性能最佳??梢钥吹?,三分類任務(wù)中,本文的LRL模型在所有指標(biāo)上都達(dá)到了最優(yōu)。其中, ACC、[P]、[R]和[F1]分別達(dá)到了74.94%、78.55%、73.28%和75.80%。
為了更加清楚直觀地觀察和對(duì)比各個(gè)模型的性能,本文還根據(jù)表1繪制了AD3實(shí)驗(yàn)結(jié)果的柱形圖,如圖4所示??梢钥吹?,三分類任務(wù)中Elastic net的總體性能最低,Lasso的性能反而更高一些。這是因?yàn)镋lastic net中的[L2]正則化在不拋棄任何一個(gè)特征的情況下縮小了回歸系數(shù),使模型的特征保留得特別多,模型解釋性差。此外,M3T的性能次優(yōu),M3T能夠同時(shí)選擇與所有任務(wù)相關(guān)的特征子集,這對(duì)AD的診斷相當(dāng)重要,因?yàn)槊總€(gè)分類變量基本上由相同的患病大腦區(qū)域決定。
3.5.2" 四分類實(shí)驗(yàn)
阿爾茨海默病的四分類(AD4)實(shí)驗(yàn)NC vs. lMCI vs. sMCI vs. AD的結(jié)果如表2所示,粗體表示性能最佳??梢钥吹剑姆诸惾蝿?wù)中LRL模型也在所有指標(biāo)上都達(dá)到了最優(yōu)。其中,ACC、[P]、[R]和[F1]分別達(dá)到了63.88%、60.41%、59.83%和59.99%。
為了更加直觀地觀察和對(duì)比各個(gè)模型的四分類性能,本文還根據(jù)表2繪制了AD4實(shí)驗(yàn)結(jié)果的柱形圖,結(jié)果如圖5所示。在四分類任務(wù)中,除了LRL方法之外,其余三種方法的性能相差并不大??傮w而言,Lasso方法的綜合性能在三者中最好,它在ACC、SEN和[F1]分?jǐn)?shù)三個(gè)指標(biāo)上的得分都比其余兩種方法更高。這說(shuō)明在四分類任務(wù)中,使用Lasso方法能夠選擇到相對(duì)較好的特征子集。
此外,對(duì)比三分類和四分類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以觀察到三分類和四分類之間的差異。三分類的準(zhǔn)確率ACC可以達(dá)到74.94%,而在四分類任務(wù)中只能達(dá)到63.88%,兩者之間的差距達(dá)到了9%左右。這表明將樣本分為更多的類別時(shí),模型的預(yù)測(cè)難度會(huì)增加,這會(huì)導(dǎo)致模型性能的大幅度下降。
3.5.3" 多模板分析
為了證明結(jié)合90 ROIs、116 ROIs和200 ROIs三種模板的多模板特征能使模型的性能達(dá)到最優(yōu),并分析哪種模板的特征最適合用于分類,本文還采用多模板和單一模板特征進(jìn)行了三分類實(shí)驗(yàn),結(jié)果如表3所示。其中,Multi?ROIs表示多模板特征。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Multi?ROIs在除[P]以外的評(píng)價(jià)指標(biāo)上都達(dá)到了最優(yōu),這表明使用多模板特征時(shí)總體性能達(dá)到了最優(yōu)。此外,116 ROIs上的性能是除Multi?ROIs外最優(yōu)的,它在所有指標(biāo)上都達(dá)到了次優(yōu)。這表明116 ROIs模板提供了最適合識(shí)別阿爾茨海默病的大腦區(qū)域數(shù)量。而200 ROIs的總體性能最差,這是因?yàn)?00 ROIs模板的某些列的特征值在找不到特征的情況下會(huì)變?yōu)?,即因?yàn)閯澐值膮^(qū)域太小,某些代表性的特征卻提取不出來(lái)。綜上,腦區(qū)劃分的區(qū)域數(shù)量需合適,過(guò)多會(huì)導(dǎo)致劃分的區(qū)域太小而提取不了某些代表性的特征;過(guò)少會(huì)導(dǎo)致特征數(shù)量少而無(wú)法提供更為精確的特征。
4" 結(jié)" 語(yǔ)
為了實(shí)現(xiàn)阿爾茨海默病早期診斷與預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)、早治療的目的,本文利用MRI神經(jīng)影像數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)了阿爾茨海默病的自動(dòng)分類。針對(duì)MRI數(shù)據(jù)樣本數(shù)量少、特征維度高的特點(diǎn),本文采用低秩學(xué)習(xí)方法進(jìn)行特征選擇,以獲得最具代表性的特征子集;之后,通過(guò)SVM分類器進(jìn)行三分類和四分類實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,本文提出的LRL模型優(yōu)于采用其他特征選擇方法的模型。此外,本文采用的多模板特征效果比只使用單一模板特征的更好。
注:本文通訊作者為李鈺彬。
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作者簡(jiǎn)介:張" 軍(1978—),男,湖南常德人,博士,教授,主要研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用、處理器/存儲(chǔ)器性能功耗優(yōu)化。
李鈺彬(1998—),女,廣東韶關(guān)人,碩士研究生,研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)圖像處理、自然語(yǔ)言處理。