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阿尔茨海默病四分类中的 EEG-fNIRS 杂交技术。

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Abstract:

背景: 阿尔茨海默病 (Alzheimer's disease，AD) 预计将成为现代历史上最昂贵的疾病之一，但其诊断仍存在不确定性，只能通过尸检脑检查才能确诊。机器学习 (ML) 算法已被提出作为诊断几种神经系统疾病和紊乱 (如 AD) 的可行替代方法。理想的 ML 衍生诊断应该是廉价和非侵入性的，同时保留使 ML 技术适合医疗应用的准确性和通用性。 新方法: 两种便携式模式，脑电图 (EEG) 和功能近红外光谱 (fNIRS) 已被广泛用于构建混合分类模型以补偿彼此的弱点。在这项研究中，我们提出了一个混合 EEG-fNIRS 模型，用于分类四类受试者，包括一个健康对照 (HC) 组，一个轻度认知障碍 (MCI) 组, 两个 AD 患者组。在随机数字编码检索任务中，使用并发 EEG-fNIRS 设置记录 29 例受试者的数据。使用基于 Pearson 相关系数的特征选择 (PCCFS) 策略对 EEG 来源和 fNIRS 来源的特征进行排序，然后送入线性判别分析 (LDA) 分类器以评价其性能。 结果: 与单独使用 EEG (79.31%) 或 fNIRS (65.52%) 相比，混合 EEG-fNIRS 特征集能够通过整合它们的互补特性实现更高的准确性 (58.62%)。此外，我们的结果表明，右侧前额叶和左侧顶叶区域与 AD 的进展相关。 与现有方法的比较: 我们的混合和便携式系统在 AD 人群的多类分类中提供了增强的分类性能。 结论: 这些研究结果表明，混合 EEG-fNIRS 系统是一个有前途的工具，可能会增强 AD 的诊断和评估过程。

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JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS

J NEUROSCI METH
最新影响因子：2.987 期刊ISSN：0165-0270 CiteScore：2.81
出版周期：Semimonthly 是否OA：YES 出版年份：1979

期刊官方网址：http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/506079/authorinstructions

自引率：3.20% 研究方向：医学-神经科学
出版地区：NETHERLANDS

SCI期刊coverage：Science Citation Index Expanded（科学引文索引扩展）

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JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 期刊简介

英文简介：

The Journal of Neuroscience Methods publishes research papers and a limited number of broad and critical reviews dealing with new methods or significant developments of recognised methods, used to investigate the organisation and fine structure, biochemistry, molecular biology, histo- and cytochemistry, physiology, biophysics and pharmacology of receptors, neurones, synapses, and glial cells, in the nervous system of man, vertebrates and invertebrates, or applicable to the clinical and behavioural sciences, tissue culture, neurocommunications, biocybernetics or computer software. Although articles should be written in sufficient detail to allow others to verify these methods, they should also be intelligible to a broad scientific audience. In addition, the journal will publish letters in a camera-ready format containing comments or discussion of methodology described in this journal, or any other journal devoted to the neurosciences. Articles should be submitted to the Editor-in-Chief. Submission of a paper to the Journal of Neuroscience Methods implies that it is not being submitted for publication elsewhere.

中文简介：（来自Google、百度翻译）

《神经科学杂志》上发表研究论文方法和数量有限的广泛和重要评论处理新方法或认可的重要发展方法,用于研究组织和精细结构,生物化学、分子生物学、组织和细胞化学,生理学、生物物理学和药理学的受体,神经元、突触、神经胶质细胞,人的神经系统,脊椎动物和无脊椎动物,或适用于临床及行为科学、组织培养、神经通讯、生物控制论或电脑软件。虽然文章应该写得足够详细，以使其他人能够验证这些方法，但它们也应该为广大的科学读者所理解。此外，该杂志还将以可拍照的格式出版信件，其中包括对该杂志或任何其他专门研究神经科学的杂志中所述方法的评论或讨论。文章应提交给总编。发表在《神经科学方法杂志》上的一篇论文意味着它不会在其他地方发表。

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JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 期刊中科院评价数据

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年度总发文量 年度论文发表量 年度综述发表量
202 200 2
总被引频次：17224
特征因子：0.016110

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JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 期刊CiteScore评价数据

最新CiteScore值

2.81
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文献(2015-2017)

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2552次引用

907篇文献

文献总数（2014-2016）：907
被引比率：74%
SJR：1.242
SCLmago期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数，引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望(SJR)决定。
SNIP：1.007
每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

CiteScore排名

序号 类别 排名 百分位
1
大类(学科)：Neuroscience 小类(学科)：General Neuroscience
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JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS 投稿经验

(由下方点评分析获得，1人参与，9581人阅读）

  • 偏重的研究方向：
    生命科学 (1) 神经科学 (1) 认知科学 (1) 心理学 (1)
  • 投稿录用比例：
    100.00%(计算公式：参与点评网友投稿录用人数/总点评网友人数×100%)
  • 审稿速度：
    平均3个月的审稿周期(非官方数据)

最新评论(不代表本站观点)

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    liting7111

    研究方向：生命科学 神经科学 认知科学 心理学

    审稿时间： 3个月内

    审稿人很严格，提了不少问题，也吸取到不少经验，帮助很大。
    2019-01-20

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