1、“.....以获取每个被试的灰质体积分布图。数据处理使用内的进行。图像被转换至标准空间，并分割为灰质白质和脑脊液概率及体积图。结果重采样至。对标准空间的灰质体探究脑结构特征提取和分类研究中独立成分分析和支持向量机的应用概率论论文的个脑区体积，模板的个脑区体积，和基于的个成分所代表的体积分别作为待训练的数据特征，并将年龄性别和教育年限作为控制变量。本研究使用中工具箱验证分析所得脑区成分在被试者分类中的作用，采用留法个体差异。因此......”。

2、“.....尽可能的保留被试，结构图像的个体差异信息，更好的用于进步的图像分析和分类。基于体素的形态学分析所有被试的结构磁共振图像首先都经过处理，以获取每个被试的灰质内侧枕叶梭状回颞枕叶皮质，顶叶和内侧枕叶等非常广泛的区域。表被试基本信息统计对性别使用卡方检验，对其它变量使用分析基于源分析的形态学测量基于源分析的形态学测量，主要基于独立成分分析算法。可以从来自多个不同信号源信号方法在与与及与组比较中的值分别为和，均高于方法与与方法与......”。

3、“.....见图。分类权重如图所示。在基于的分类器中，区分和组主要依赖于成准确性分别为与，均高于方法与与方法与在诊断敏感性上，方法为与，同样高于方法与与方法与在诊断特异性方面，方法在与与组表现为与，略低于方法与与方法与，在与组中表意义上，基于方法的分类曲线的值均显著高于其它两种方法，体现了更好的分类效果。结论本研究采用数据驱动的自适应脑区特征识别与划分方法，得到了新的脑区划分结果，在分类器应用中观察到了对比既有脑区划分模板更高的准确性与敏类人群的效能......”。

4、“.....经过基于体素的形态学方法处理后使用基于来源的形态学方法分析输出脑区划分结果，与两份既有脑区划分模板与起，将脑区成分作为分类特征，年高于与两者，见表。图基于源分析的形态学方法获取的个空间成分曲线本研究单独根据采用各个脑区划分方法的分类结果绘制了曲线图，横轴表示假阳性率等于特异性，纵轴则表示真阳性率等于敏感性。其中代表了正确分类的效能。探究探究脑结构特征提取和分类研究中独立成分分析和支持向量机的应用概率论论文现则为，同样高于与两者，见表......”。

5、“.....横轴表示假阳性率等于特异性，纵轴则表示真阳性率等于敏感性。其中代表了正确分类的效其防治的重点在于早期发现并采取干预措施，。影像检查尤其是磁共振技术，由于其无辐射分辨率高多层次成像的优点，成为了早期诊断的理想选择，。支持向量机分类结果在组受试者进行的两两比较与与及与中，方法的诊断时显著成分则分布较广，包括了等包含了额下回及眶额皮质海马及内侧颞叶内侧枕叶梭状回颞枕叶皮质......”。

6、“.....支持向量机分类结果在组受试者进行的两两比较与与及与中，方法的诊断准确性分别为感性结果。这些发现有助于及人群与健康人群的鉴别，从而为早期诊断与干预提供帮助。关键词脑结构特征支持向量机概率论独立成分分析阿尔茨海默病是种常见于中老年人群的神经退行性疾病，起病隐匿，病程难以逆转且缺乏有效治疗方法。龄性别教育年限作为控制变量引入支持向量机，对类人群进行两两对比，采用留法依次将单个被试作为测试集，其余该对比中的被试作为训练集，记录并比较分类结果......”。

7、“.....在统计结构特征提取和分类研究中独立成分分析和支持向量机的应用概率论论文。摘要目的采用数据驱动的自适应方法进行脑区划分，寻找反映轻度认知障碍正常人群脑结构差异的特征性脑区，比较新的脑区划分方法与既有脑区划分模板在机器学习中识别与，均高于方法与与方法与在诊断敏感性上，方法为与，同样高于方法与与方法与在诊断特异性方面，方法在与与组表现为与，略低于方法与与方法与，在与组中表现则为......”。

8、“.....在基于的分类器中，区分和组主要依赖于成分，包括海马和内侧颞叶内侧枕叶梭状回区域及外侧颞下回等区域。但区分和则具有显著分类权重的成分为，即额下回及眶额皮质外侧额上回，海马和内侧颞叶。区分和被试结构图像的模式变异，得出的独立成分可以反映发展过程中脑体积的个体差异。因此，这些独立成分可以在降低特征维度的前提下，尽可能的保留被试，结构图像的个体差异信息，更好的用于进步的图像分析和分类。探究脑图以进行平滑化处理，所得结果用于后续形态学分析......”。

9、“.....表被试基本信息统计对性别使用卡方检验，对其它变量使用分析基于源分析的形态学测量基，即依次将每个被试单独作为测试集，其余所有属于该对比组的被试作为分类器形成所用的训练集，记录每次测试中分类器对测试集数据分类的准确性敏感性特异性及工作曲线。并基于方法，对的曲线下面积进行统计比较。体积分布图。数据处理使用内的进行。图像被转换至标准空间，并分割为灰质白质和脑脊液概率及体积图。结果重采样至......”。