Integrating the Local Property and Topological Structure in the Minimum Spanning Tree Brain Functional Network for Classification of Early Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abnormalities in the brain connectivity in patients with neurodegenerative diseases, such as early mild cognitive impairment (EMCI), have been widely reported. Current research shows that the combination of multiple features of the threshold connectivity network can improve the classification accuracy of diseases. However, in the construction of the threshold connectivity network, the selection of the threshold is very important, and an unreasonable setting can seriously affect the final classification results. Recent neuroscience research suggests that the minimum spanning tree (MST) brain functional network is helpful, as it avoids the methodological biases while comparing networks. In this paper, by employing the multikernel method, we propose a framework to integrate the multiple properties of the MST brain functional network for improving the classification performance. Initially, the Kruskal algorithm was used to construct an unbiased MST brain functional network. Subsequently, the vector kernel and graph kernel were used to quantify the two different complementary properties of the network, such as the local connectivity property and the topological property. Finally, the multikernel support vector machine (SVM) was adopted to combine the two different kernels for EMCI classification. We tested the performance of our proposed method for Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ANDI) datasets. The results showed that our method achieved a significant performance improvement, with the classification accuracy of 85%. The abnormal brain regions included the right hippocampus, left parahippocampal gyrus, left posterior cingulate gyrus, middle temporal gyrus, and other regions that are known to be important in the EMCI. Our results suggested that, combining the multiple features of the MST brain functional connectivity offered a better classification performance in the EMCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».