【摘 要】
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偏头痛作为一种常见的疾病,发病概率高,致病机理尚不明确,并且临床缺乏有效的诊断手段.运用功能核磁共振成像技术获取被试脑功能数据,然后通过深度学习中自动编码器,自动提取
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,上海交通大学附属第六人民医院神经内科,上海交通大学附属第六人民医院放射科
【基金项目】
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国家自然科学基金(31470954);上海市2014年度浦东新区科技发展基金创新资金(医疗卫生)项目(PKJ2014-Y08)
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偏头痛作为一种常见的疾病,发病概率高,致病机理尚不明确,并且临床缺乏有效的诊断手段.运用功能核磁共振成像技术获取被试脑功能数据,然后通过深度学习中自动编码器,自动提取数据特征,并结合各种机器学习算法,预测偏头痛,为临床诊断提供参考依据.用深度学习提取数据特征,训练分类器,能达到更好的分类效果.深度学习算法可以在传统模板获取初步特征之后,进一步提取更加精细有效的特征,在预测偏头痛上获得更好的分类性能.
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