基于弱匹配典型相关性分析的阿尔茨海默病识别
文献类型：期刊论文
| 作者 | 郝杰2; 张博1; 朱红2; 马金凤2; 张昌明2 |
| 刊名 | 中国老年学杂志
 |
| 出版日期 | 2016 |
| 卷号 | 36.0期号:013页码:3259 |
| 关键词 | 阿尔茨海默病 多模态数据融合 典型相关性分析 弱匹配多模态数据 |
| ISSN号 | 1005-9202 |
| 英文摘要 | 目的为了增强阿尔茨海默病（AD）的识别能力。方法该文采用多模态异构生物标志物数据在统计意义上潜在的相关性,利用互补原理,最大化不同模态数据之间的相关性,并在典型相关性分析的基础上,引入流形正则化技术提出了弱匹配典型相关性分析算法。结果解决了弱匹配多模态数据相关性建模问题。结论多模态异构生物标志物数据融合方法的预测性能优于单模态,能对AD的发病和病理研究提供更准确的信息。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/27525]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院计算技术研究所 2.徐州医科大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郝杰,张博,朱红,等. 基于弱匹配典型相关性分析的阿尔茨海默病识别[J]. 中国老年学杂志,2016,36.0(013):3259. |
| APA | 郝杰,张博,朱红,马金凤,&张昌明.(2016).基于弱匹配典型相关性分析的阿尔茨海默病识别.中国老年学杂志,36.0(013),3259. |
| MLA | 郝杰,et al."基于弱匹配典型相关性分析的阿尔茨海默病识别".中国老年学杂志 36.0.013(2016):3259. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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