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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开了一种识别孤独症诊断生物标志物的方法，属于计算机应用技术领域。所述方法包括：利用PCMCI算法对BOLD信号进行处理，将大脑不同区域视为节点，每对脑区之间的因果关系强度作为边的权重，从而为每个被试生成一个加权有向因果网络。利用双样本T检验评估孤独症组和正常对照组之间大脑因果网络的差异，并确定潜在的孤独症诊断生物标志物。进一步利用支持向量机构建孤独症分类模型，从而验证孤独症潜在诊断生物标志物的可靠性。本申请能够更好的挖掘大脑中各个区域间的因果关系并识别孤独症诊断生物标志物，为孤独症研究提供新的视角与方法。
主权项：1.一种识别孤独症诊断生物标志物的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：获取被试者的BOLD信号，利用PCMCI算法对所述BOLD信号进行处理，计算大脑中每一对脑区之间的因果关系，为被试者构建因果脑网络；步骤2：从所述因果脑网络中提取显著差异因果连接；步骤3：将所述显著差异因果连接输入支持向量机分类模型，得到孤独症诊断生物标志物识别结果；所述显著差异因果连接通过双样本T检验比较孤独症组和正常对照组之间每一对脑区的因果关系是否存在显著差异而得到。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种识别孤独症诊断生物标志物的方法
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