基于贝叶斯张量建模的阿尔茨海默病影像分类

基于贝叶斯张量建模的阿尔茨海默病影像分类 引言 神经影像学研究是当代神经科学的重要组成部分,极大地丰富了我们对大脑结构和功能的认识。通过这些非侵入性的视觉化技术,研究人员可以更精确地预测某些神经和精神疾病的风险,进而在早期阶段进行干预和治疗,从而改善患者的健康和生活质量。特别是在阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,以下简称AD)的研究中,神经影像学提供了宝贵的病理机制见解,能跟踪病情进展,识别早期症状并区分其他导致痴呆的原因。 然而,在处理神经影像数据时会面临多个重大挑战,例如数据空间依赖性、高维度及噪声,并且往往难以在异构条件下识别合适的神经生物标志物。为了应对这些复杂的影像数据问题,研究者提出了多种统计和机器学习方法,其中包括基于影像特征的分类模型。 尽管现有的方法有着...

基于改进的集合经验模态分解的EEG脑功能网络用于焦虑分析和检测

基于改进的集合经验模态分解的脑功能网络用于焦虑分析和检测 学术背景及研究目的 随着现代生活压力的增加,焦虑症(Anxiety)作为一种常见神经系统疾病,正日益成为全球公共卫生领域亟待解决的问题。焦虑症不仅表现在精神障碍上,还涉及注意力、记忆和学习等认知过程的异常表现。COVID-19疫情的爆发进一步增加了焦虑症的患病率。据统计,焦虑症在12个月内的发病率为男性4.80%,女性5.20%。然而,焦虑的病因至今尚未明确,且自愈的概率较低。这些复杂性和不确定性使得早期检测和干预变得尤为重要。然而,传统的焦虑检测方法依赖于面对面访谈和自我评估,不仅费时费力,还受到医生专业经验和患者自我评估的主观因素影响。因此,有必要探索一种客观且准确的焦虑分析和检测方法。 在众多生理信号中,脑电图(EEG)因其高时...