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J-GLOBAL ID：202102245211976670   整理番号：21A0410190

ノード属性とトポロジー情報を組み合わせた脳ネットワーククラスタリングモデル【JST・京大機械翻訳】

A clustering model of brain network based on node attribute and topology information

著者 (3件)： Xiao Jihai (太原理工大学信息与計算机学院,山西晋中030600) ,  Cui Xiaohong (太原理工大学信息与計算机学院,山西晋中030600) ,  Chen Junjie (太原理工大学信息与計算机学院,山西晋中030600)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 42  号： 11  ページ： 2088-2095  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、脳ネットワーク分類は研究の焦点であり、研究者は異なる方法でラベルデータから抽出・選択特徴を選択し、データの自動分類を実現するが、大量のラベルデータから最適な特徴を抽出・選択するには時間がかかる。以上の問題に対して、脳ネットワーク類似度計算方法を提案し、非偏脳ネットワークに基づくクラスタリングモデルを構築した。まず、余弦類似度とサブネットカーネルを用いて、脳ネットワークの属性類似度と構造類似度を計量し、その後、構造類似度と属性類似度を一つの類似度行列に統合し、最後にスペクトルクラスタリングを利用して脳ネットワーククラスタリングを実現した。openfMRIデータベース中の50名の統合失調症患者と49名の正常群に対してクラスタリングテストを行った結果、Rand指数は0.91、正確率は0.86、再現率は0.98、F1は0.92であった。研究により、提案したモデルは正確に脳ネットワークの類似性を計算でき、高いクラスタリング性能を示すことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *位相幾何学 ,  自動分類 ,  データベース ,  統合失調症 ,  *クラスタ化 ,  類似性
準シソーラス用語： 再現率 ,  類似度 ,  *神経ネットワーク ,  スペクトラルクラスタリング ,  サブネットワーク ,  *ネットワーククラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： ノード ,  属性 ,  トポロジー ,  脳ネットワーク ,  クラスタリング ,  モデル