多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用

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多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用

蒋伟雄, 刘华生, 廖坚, 廖云杰, 唐艳, 王维

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2014 > 43(2): 296-300

蒋伟雄, 刘华生, 廖坚, 廖云杰, 唐艳, 王维. 多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

引用本文:

蒋伟雄, 刘华生, 廖坚, 廖云杰, 唐艳, 王维. 多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

JIANG Wei-xiong, LIU Hua-sheng, LIAO Jian, LIAO Yun-jie, TANG Yan, WANG Wei. Application of Multivariate Pattern Analysis in Antisocial Personality Disorder[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

Citation:

JIANG Wei-xiong, LIU Hua-sheng, LIAO Jian, LIAO Yun-jie, TANG Yan, WANG Wei. Application of Multivariate Pattern Analysis in Antisocial Personality Disorder[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

蒋伟雄^1,2,3,
刘华生^1,2,
廖坚²,
廖云杰²,
唐艳^1,2,
王维^1,2

1.
中南大学地球科学与信息物理学院长沙 410083;
2.
中南大学湘雅三医院放射科长沙 410013;
3.
湖南第一师范学院信息科学与工程系长沙 410205

基金项目:

教育部人文社科基金青年项目(13YJCZH068); 湖南省科技计划(2013GK1024); 湖南省教育厅科学研究项目(13B013)

作者简介:
蒋伟雄(1975-),女,在职博士生,主要从事功能磁共振成像方法及应用方面的研究.

中图分类号: TP391.4;TP181;R741.02

Application of Multivariate Pattern Analysis in Antisocial Personality Disorder

1.
School of Geosciences and Info-physics,Central South University Changsha 410083;
2.
Department of Radiology,Third Xiangya Hospital,Central South University Changsha 410013;
3.
Department of Information Science and Engineering,Hunan First Normal University Changsha 410205

摘要: 从静息态功能连接角度使用多变量模式, 研究了反社会人格障碍(ASPD)脑网络的异常连接模式. 结果表明了多变量模式分析方法成功地对ASPD患者和对照体进行了分类, 并且ASPD患者最大的变化是静息态网络、注意网络、视觉认知网络和小脑这些网络之间的失连. 该研究使用多模式分析方法成功地提取了反社会人格的异常信息, 为反社会人格障碍这种高危人群的综合评估与识别提供了线索和方向.
- 反社会人格障碍 /
- 脑功能网络 /
- 功能连接 /
- 多变量模式分析 /
- 静息态功能磁共振 /
- 支持向量机
Abstract: Due to a very close link between antisocial personality disorder (ASPD) and criminal behavior, understanding the pathophysiology of ASPD is an international imperative. The objective of the present study is to develop a method of multivariate pattern analysis and investigate the altered functional connectivity patterns of ASPD by using rest-state functional magnetic resonance (MRI). Our results show that multivariate pattern analysis can provides accurate classification between ASPD and control subjects, and the ASPD is motivated from the uncoupling among the default mode network, the attention network, the visual recognition network, and the cerebellar network. Moreover, the method can succeed to extract altered information of ASPD and provide the first evidence for the altered brain's functional connections in ASPD.
- antisocial personality disorder /
- brain functional network /
- functional connectivity /
- multivariate pattern analysis /
- resting-state functional MRI /
- support vector machine

[1]	袁月婷, 闫光辉, 常文文, 张玉婵. 基于脑电信号空域特征的紧急制动行为识别 . 电子科技大学学报, 2024, 53(1): 84-91. doi: 10.12178/1001-0548.2022380
[2]	常文文, 聂文超, 袁月婷, 闫光辉, 杨志飞, 张冰涛, 张学军. 基于多层脑功能网络特征的动作意图识别 . 电子科技大学学报, 2023, 52(1): 14-22. doi: 10.12178/1001-0548.2022292
[3]	刘飚, 潘扬, 许盛伟, 李佳丽, 封化民. 基于集成学习的功耗分析研究 . 电子科技大学学报, 2019, 48(2): 253-258. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.02.015
[4]	常文文, 王宏, 化成城, 王翘秀, 原玥, 刘冲. 基于脑功能网络连接的隐藏信息检测研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(5): 775-780. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.022
[5]	张静, 刘忠宝. 基于流形判别分析的全局保序学习机 . 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 911-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.020
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[7]	何海江. 截断误差的光滑型支持向量顺序回归 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 131-136. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.022
[8]	刘忠宝. 新型支持向量机在风速预测模型中的应用研究 . 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 754-757. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.021
[9]	高军峰, 张文佳, 杨勇, 胡佳佳, 陶春毅, 官金安. 基于P300和极限学习机的脑电测谎研究 . 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 301-306. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.028
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[13]	何海江, 陈姝. 由排序支持向量机抽取博客文章的摘要 . 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 593-597. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.026
[14]	孙永奎, 陈光礻禹, 李辉. 灵敏度分析和SVM诊断模拟电路故障的方法 . 电子科技大学学报, 2009, 38(6): 971-974. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.06.016
[15]	向国齐, 严志坚, 黄大贵. 支持向量机替代模型的遗传优化设计 . 电子科技大学学报, 2009, 38(3): 459-462. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.03.034
[16]	胡丹, 肖建, 车畅. 再生核支持向量机在非线性系统中的应用 . 电子科技大学学报, 2008, 37(1): 124-127.
[17]	徐图, 罗瑜, 何大可. 多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 274-277.
[18]	唐艳, 柳建新, 龚安栋. ICA+CSSD的脑-机接口分类 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 466-469.
[19]	王勇, 许录平. 独立成分分析和支持向量机的虹膜识别方法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 583-586.
[20]	周鸣争, 汪军. 基于支持向量机的传感器非线性误差校正 . 电子科技大学学报, 2006, 35(2): 242-245.

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多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

1. 中南大学地球科学与信息物理学院长沙 410083;

2. 中南大学湘雅三医院放射科长沙 410013;

3. 湖南第一师范学院信息科学与工程系长沙 410205

基金项目:

教育部人文社科基金青年项目(13YJCZH068); 湖南省科技计划(2013GK1024); 湖南省教育厅科学研究项目(13B013)

作者简介:
蒋伟雄(1975-),女,在职博士生,主要从事功能磁共振成像方法及应用方面的研究.

收稿日期: 2012-09-25
修回日期: 2013-07-02
刊出日期: 2014-04-15

中图分类号: TP391.4;TP181;R741.02

关键词:

摘要: 从静息态功能连接角度使用多变量模式, 研究了反社会人格障碍(ASPD)脑网络的异常连接模式. 结果表明了多变量模式分析方法成功地对ASPD患者和对照体进行了分类, 并且ASPD患者最大的变化是静息态网络、注意网络、视觉认知网络和小脑这些网络之间的失连. 该研究使用多模式分析方法成功地提取了反社会人格的异常信息, 为反社会人格障碍这种高危人群的综合评估与识别提供了线索和方向.

English Abstract

蒋伟雄, 刘华生, 廖坚, 廖云杰, 唐艳, 王维. 多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

引用本文:

蒋伟雄, 刘华生, 廖坚, 廖云杰, 唐艳, 王维. 多变量模式分析在反社会人格障碍中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

JIANG Wei-xiong, LIU Hua-sheng, LIAO Jian, LIAO Yun-jie, TANG Yan, WANG Wei. Application of Multivariate Pattern Analysis in Antisocial Personality Disorder[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

Citation:

JIANG Wei-xiong, LIU Hua-sheng, LIAO Jian, LIAO Yun-jie, TANG Yan, WANG Wei. Application of Multivariate Pattern Analysis in Antisocial Personality Disorder[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.027

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