基于频率排序的判别子图筛选及在精神分裂症分类中的应用

【目的】从脑网络中提取准确的判别性特征作为分类特征，可以提高SCZ的分类准确率，避免依靠量表的主观诊断造成缺陷。传统的脑网络特征如介数、聚类系数等丢失了拓扑信息，最小生成树丢失了部分脑区连接，子图虽然保留了拓扑信息，但传统的判别子图的筛选会产生部分冗余信息，进而影响分类准确率。【方法】提出一种基于频率排序的判别子图的筛选方法(frequently scoring screen, FSS),使用FSS筛选判别子图，在不损失原有判别信息的情况下，消除冗余信息。使用OpenfMRI的公开数据，对比了使用不同特征和不同分类算法的分类性能。【结果】FSS特征的分类性能优于其他传统脑网络特征，且该特征不受分类算法影响，分类准确率优于已有SCZ分类文献。