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本发明提出了一种基于邻域决策粗糙集的脑功能连接生物标记物识别方法, 涉及脑科学和邻域决策粗糙集两个领域。本发明首次针对脑功能连接数据的连续性和高噪声的特点, 引入能有效处理连续和高噪声数据的邻域决策粗糙集来提高脑功能连接生物标记物识别的准确性；并且通过缩小特征搜索空间和快速生成等价类来保证邻域决策粗糙集识别脑功能连接生物标记物的效率, 即使用特征可分性度量对脑功能连接特征进行分组来产生邻域决策粗糙集的粗粒度特征搜索空间；利用哈希映射和邻域关系的对称性来快速得到每个样本的等价类。本方法能够准确快速地获得分类能力强的脑功能连接判别特征, 有望为神经精神类疾病诊断提供更准确的生物标记物。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202111204623.7
Filing Date： 2021-10-15
Publication Date： 2022-01-11
Pub. No.： CN113919429A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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