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本研究的目的在于使用机器学习方法，对脑部功能磁共振成像数据进行分析与特征提取，完成对阿尔茨海默症 （AD）的辅助诊断与分析。首先对数据进行预处理与去除协变量，并从大脑全局特征出发，根据现有的自动解剖标记模 板，把每个被试的大脑分为116个脑区，通过提取每个脑区的时间序列，构建全脑功能连接矩阵，然后使用核主成分分析 法进行特征提取，最后用Adaboost算法进行分类。在对34名AD患者、35名轻度认...
