换一批基于动态因果模型中功能连接的抑郁症识别
Depression recognition using functional connectivity based on dynamic causal model
摘要为了探索悲伤刺激下的关键情感神经回路,利用功能核磁共振信号进行了动态因果建模.在Papez环路和相关先验知识的基础上建立情感环路的固有连接模型,并相应建立了3个调节连接模型.在这些模型中,实验刺激作用于不同的连接点,它们对脑区间的神经活动影响及对神经活动的调节方式都各自不同.然后通过贝叶斯模型比较,选出了最优模型.从群组分析中发现抑郁症患者前扣带回至右额下回的固有连接和调节连接均显著强于健康被试.随后将这些功能连接参数作为特征用于抑郁症分类,其中SVM分类器的准确率为80.73％.这也在一定程度上验证了功能连接用于抑郁症识别的有效性,并为抑郁症临床诊断提供了新的思路.
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