基于无监督跨域自适应的抑郁症识别算法研究
王辰雨
李翔
魏本征
山东中医药大学医学人工智能研究中心,青岛 266112;山东中医药大学青岛中医药科学院,青岛 266123;青岛市中医人工智能技术重点实验室,青岛 266112
摘要：为解决多站点静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据的域间特征分布不一致,本研究提出了一种基于无监督跨域自适应的抑郁症识别算法,以充分利用多尺度下的时序信息,平衡多站点rs-fMRI数据的源域与目标域间的特征分布差异.首先,通过生成对抗网络减少域间分布差异,利用统计特性匹配与对抗学习互补的域对齐机制,在两个域之间实现无监督的跨域特征对齐;然后,设计注意力引导的多尺度时空图卷积模块,实现多尺度特征信息的提取与融合.通过对REST-meta-MDD数据集中681名受试者进行分析,本算法的准确率、受试者工作特征曲线下面积、敏感性、特异性和精确率分别达到67.57％、65.16％、89.19％、66.22％和65.00％.结果表明,本算法具有较好的识别性能,可为抑郁症临床辅助诊断提供技术支持.
关键词：抑郁症静息态功能磁共振成像域自适应对抗学习多尺度信息
分类号：R318(医用一般科学)TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(62372280)山东省自然科学基金(20230F094)山东省自然科学基金(2024MF139)青岛市科技惠民示范专项(23-2-8-smik-2-nsh)
论文发表日期：2025-04-30
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 75-82 )
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