多模态超连接功能网络--文章简单解读

多模态超连接功能网络–文章简单解读

Multimodal hyper-connectivity of functional networks using functionally-weighted LASSO for MCI classification
Li Yang et.al
文章链接: https://doi.org/10.1016/j.media.2018.11.006.
创新：提出基于超最小二乘加权LASSO (ultra-least-squares-based functionally-weighted LASSO)方法构建多模态超网络。
多模态是指BOLD fMRI 和 ASL fMRI 数据。ASL (arterial spin labeling) 是动脉自旋标记，低精度测量技术，主要测量血流量CBF。
用 超+组LASSO+UOLS 构建ASL的功能连接。超正交最小二乘 ultra-orthogonal least squares (UOLS)。
LASSO计算BOLD fMRI 的超功能连接，ASL的功能连接作为约束条件。

模型
特征选择：三种聚类系数作为特征。流形正则化多任务学习选择特征。
分类器：多核SVM。
本质上是加权稀疏，这里的权是ASL的逆权重。