Domain Adaptation Using a Three-Way Decision Improves the Identification of Autism Patients from Multisite fMRI Data.
Domain Adaptation Using a Three-Way Decision Improves the Identification of Autism Patients from Multisite fMRI Data.
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使用三向决策的领域适应改善了多位点fMRI数据中自闭症患者的识别。
DOI：
10.3390/brainsci11050603
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发表时间：
2021-05-08
期刊：
影响因子：
3.3
通讯作者：
Zhang J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shi C;Xin X;Zhang J
机器学习方法被广泛用于自闭症谱系障碍（ASD）诊断。由于缺乏标记的ASD数据，多位点数据通常被合并在一起以扩大样本量。然而，不同站点之间存在的异质性导致机器学习模型的退化。本文首次将三向决策理论引入无监督域自适应，并应用于ASD患者相关功能磁共振成像（fMRI）特征的靶域/部位伪标记优化。实验结果表明，使用多站点fMRI数据，我们的方法不仅缩小了域之间的样本分布的差距，但也上级国家的最先进的域适应方法在ASD识别。具体而言，所提出的方法的ASD识别准确率提高了70.80%，75.41%，69.91%，72.13%，71.01%和68.85%，分别在所有的六个任务，与现有的方法相比。
Machine learning methods are widely used in autism spectrum disorder (ASD) diagnosis. Due to the lack of labelled ASD data, multisite data are often pooled together to expand the sample size. However, the heterogeneity that exists among different sites leads to the degeneration of machine learning models. Herein, the three-way decision theory was introduced into unsupervised domain adaptation in the first time, and applied to optimize the pseudolabel of the target domain/site from functional magnetic resonance imaging (fMRI) features related to ASD patients. The experimental results using multisite fMRI data show that our method not only narrows the gap of the sample distribution among domains but is also superior to the state-of-the-art domain adaptation methods in ASD recognition. Specifically, the ASD recognition accuracy of the proposed method is improved on all the six tasks, by 70.80%, 75.41%, 69.91%, 72.13%, 71.01% and 68.85%, respectively, compared with the existing methods.
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