本文選題：阿爾茨海默病　切入點：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合　出處：《中國老年學雜志》2016年13期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的為了增強阿爾茨海默病(AD)的識別能力。方法該文采用多模態(tài)異構生物標志物數(shù)據(jù)在統(tǒng)計意義上潛在的相關性,利用互補原理,最大化不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的相關性,并在典型相關性分析的基礎上,引入流形正則化技術提出了弱匹配典型相關性分析算法。結果解決了弱匹配多模態(tài)數(shù)據(jù)相關性建模問題。結論多模態(tài)異構生物標志物數(shù)據(jù)融合方法的預測性能優(yōu)于單模態(tài),能對AD的發(fā)病和病理研究提供更準確的信息。
[Abstract]:Objective to enhance the recognition ability of Alzheimer's disease (AD). Methods the statistical correlation of multimodal heterogeneous biomarker data and the principle of complementarity were used to maximize the correlation between different modes of data. And on the basis of canonical correlation analysis, By introducing manifold regularization technique, a weakly matched canonical correlation analysis algorithm is proposed. The result solves the problem of weak matching multimodal data correlation modeling. Conclusion the prediction performance of multimodal heterogeneous biomarker data fusion method is better than that of single mode data fusion method. It can provide more accurate information on the pathogenesis and pathology of AD.
【作者單位】： 徐州醫(yī)科大學醫(yī)學信息學院;中國科學院計算技術研究所智能信息處理重點實驗室;中國礦業(yè)大學計算機科學與技術學院;中國科學院研究生院;
【分類號】：R749.16

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