TY - Jour A2 - Herrera，Luis Javier Au - Gui，Renzhou Au - Chen，Tongjie Au - Nie，Han Py - 2019 Da - 2019/10/20 Ti - 基于Company的抑郁症患者主动投资回报率的影响深度学习：任务状态FMRI研究SP - 5850830 VL - 2019年 - 随着科学的不断发展，越来越多的研究成果证明了机器学习能够诊断和研究大脑中的主要抑郁症（MDD）。我们提出了一种具有多刺支和局部残余反馈的深度学习网络，用于四种不同类型的功能磁共振成像（FMRI）数据，由抑郁症患者产生，并在听取积极和负面情绪音乐的条件下控制人们。我们使用与相关矩阵相同的大小的大卷积内核以匹配特征并获得264个感兴趣区域（ROI）的特征匹配结果。首先，四维FMRI数据用于基于ROI生成一个人大脑的二维相关矩阵，然后通过根据复杂网络和小世界网络的特征选择的阈值处理。之后，本文的深度学习模型与支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），K最近邻居（KNN），一个公共深神经网络（DNN）和深卷积神经网络（CNN）进行分类。最后，我们进一步计算了我们深层学习模型的中间结果的匹配的ROI，这可以帮助相关领域进一步探索抑郁症患者的致病性。SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2019/5850830 do - 10.1155/2019 / 5850830 jf - 计算智能和神经科学pb - hindawi kw - er -