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功能性近红外光谱法对精神分裂症不同分类诊断方法的评价
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上传时间: 2021-03-17
详细说明：基于近红外光谱（NIRS），最近有越来越多的证据表明，精神分裂症患者在口语流利任务（VFT）期间前额叶皮层表现出异常的功能活动。 因此，一些研究已尝试采用NIRS测量以不同的分类方法将精神分裂症患者与健康对照区分开。 但是，没有进行系统的评估来比较它们在相同研究人群中的各自分类表现。 新方法在这项研究中，我们评估了四种分类方法（包括线性判别分析，k最近邻，高斯过程分类器和支持向量机）在NIRS辅助精神分裂症诊断中的分类性能。 我们招募了120位精神分裂症患者和120位健康对照的大量样本，并使用多通道NIRS系统在VFT期间测量了额叶皮层中的血红蛋白React。 从每个通道的三种NIRS数据中提取分类特征。 随后，在比较不同分类方法之前，我们进行了特征选择的主成分分析（PCA）。 结果使用基于PCA的含氧血红蛋白信号特征选择和支持向量机分类器，我们实现了85.83％的最高准确度和83.37％的整体平均准确度。 与现有方法的比较这是根据不同类型的NIRS信号对精神分裂症的不同分类方法进行的首次综合评估。 结论我们的结果表明，使用适当的分类方法，NIRS具有成为精神分裂症诊断的有效客观生物标
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