基于机器学习的脑网络分析方法及应用

摘要：

脑网络学习旨在从整体上研究大脑各功能区的交互,对于人类深入了解大脑功能和结构以及对一些脑疾病的诊断都具有非常重要的作用.作为脑网络分析的重要工具,机器学习由于能够从数据中学习规律并对未知数据进行预测,已成为近年来脑网络分析领域一个新的研究热点.本文综述了近年来基于机器学习技术在脑网络分析中的典型研究方法和应用,主要从网络的构建、特征学习和分类预测等3个方面加以介绍.最后,总结全文并展望未来研究方向.

关键词：脑网络分析、机器学习、特征学习、核方法

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61422204,61473149;江苏省杰出青年基金BK20130034;教育部博士点基金20123218110009;南京航空航天大学基本科研业务费NE2013105;安徽省自然科学基金1508085MF125;模式识别国家重点实验室开放课题201407361

在线出版日期：2015-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：68-76