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Multimodal brain deficits shared in early-onset and adult-onset schizophrenia predict positive symptoms regardless of illness stage 期刊论文
HUMAN BRAIN MAPPING, 2022, 页码: 12
作者:  Feng, Aichen;  Luo, Na;  Zhao, Wentao;  Calhoun, Vince D.;  Jiang, Rongtao;  Zhi, Dongmei;  Shi, Weiyang;  Jiang, Tianzi;  Yu, Shan;  Xu, Yong;  Liu, Sha;  Sui, Jing
收藏  |  浏览/下载：246/0  |  提交时间：2022/06/10
early-onset schizophrenia (EOS)  MRI  multimodal fusion  PANSS  symptom prediction  
Abnormal Dynamic Functional Network Connectivity Estimated from Default Mode Network Predicts Symptom Severity in Major Depressive Disorder 期刊论文
BRAIN CONNECTIVITY, 2021, 卷号: 11, 期号: 10, 页码: 838-849
作者:  Sendi, Mohammad S. E.;  Zendehrouh, Elaheh;  Sui, Jing;  Fu, Zening;  Zhi, Dongmei;  Lv, Luxian;  Ma, Xiaohong;  Ke, Qing;  Li, Xianbin;  Wang, Chuanyue;  Abbott, Christopher C.;  Turner, Jessica A.;  Miller, Robyn L.;  Calhoun, Vince D.
收藏  |  浏览/下载：224/0  |  提交时间：2022/06/06
default mode network  dynamic functional network connectivity  machine learning  major depressive disorder  resting-state functional magnetic resonance imaging  
基于功能磁共振脑影像的抑郁症影像学标志物研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所智能化大厦 3 层第四会议室: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  支冬梅
Adobe PDF(6413Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：309/6  |  提交时间：2021/06/24
抑郁症，动态功能网络连接，多模态融合，深度学习，亚型识别，分类  
Functional network connectivity (FNC)-based generative adversarial network (GAN) and its applications in classification of mental disorders 期刊论文
JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS, 2020, 卷号: 341, 期号: 108756, 页码: 10
作者:  Zhao, Jianlong;  Huang, Jinjie;  Zhi, Dongmei;  Yan, Weizheng;  Ma, Xiaohong;  Yang, Xiao;  Li, Xianbin;  Ke, Qing;  Jiang, Tianzi;  Calhoun, Vince D.;  Sui, Jing
Adobe PDF(5325Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：331/58  |  提交时间：2020/08/03
Resting-state fMRI  Generative adversarial networks (GAN)  Deep learning  Classification  Major depressive disorders  Schizophrenia  
适用于磁共振影像的深度学习技术及在脑疾病分类的应用 学位论文
, 中国科学院大学: 中国科学院大学, 2020
作者:  燕卫政
Adobe PDF(5122Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：200/8  |  提交时间：2021/03/09
深度学习  功能磁共振影像  精神分裂症  多中心分类  生物标志  
基于磁共振影像的抑郁症电休克治疗疗效预测及预后研究 学位论文
工学硕士, 远程答辩: 中国科学院大学, 2020
作者:  孙海伦
Adobe PDF(7050Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：291/7  |  提交时间：2020/06/12
电休克疗法  重度抑郁症  磁共振影像  个体化预测  多模态融合  生物标记物  
Age-related structural and functional variations in 5,967 individuals across the adult lifespan 期刊论文
Human Brain Mapping, 2020, 卷号: 41, 期号: 7, 页码: 1725-1737
作者:  Luo, Na;  Sui, Jing;  Anees Abrol;  Lin, Dongdong;  Chen, Jiayu;  Victor M. Vergara;  Fu, Zening;  Du, Yuhui;  Eswar Damaraju;  Xu, Yong;  Jessica A. Turner;  Vince D. Calhoun
浏览  |  Adobe PDF(3996Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：424/165  |  提交时间：2020/01/14
adult lifespan, age-related variations, functional network connectivity, independent component analysis, multivariate linear regression model, structural network correlation  
精神分裂症和健康人群大数据的多模态关联分析研究 学位论文
, 中国科学院大学: 中国科学院大学, 2019
作者:  罗娜
Adobe PDF(18620Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：398/11  |  提交时间：2020/01/14
多模态，关联分析，精神分裂症，健康人群大数据，成人毕生发展  
KIBRA and APOE Gene Variants Affect Brain Functional Network Connectivity in Healthy Older People 期刊论文
JOURNALS OF GERONTOLOGY SERIES A-BIOLOGICAL SCIENCES AND MEDICAL SCIENCES, 2019, 卷号: 74, 期号: 11, 页码: 1725-1733
作者:  Wang, Dawei;  Hu, Li;  Xu, Xinghua;  Ma, Xiangxing;  Li, Yi;  Liu, Yong;  Wang, Qing;  Zhuo, Chuanjun
收藏  |  浏览/下载：250/0  |  提交时间：2019/12/16
KIBRA  APOE  Resting-state network  Genetic interaction  MRI  
Parallel group ICA plus ICA: Joint estimation of linked functional network variability and structural covariation with application to schizophrenia 期刊论文
HUMAN BRAIN MAPPING, 2019, 卷号: 40, 期号: 13, 页码: 3795-3809
作者:  Qi, Shile;  Sui, Jing;  Chen, Jiayu;  Liu, Jingyu;  Jiang, Rongtao;  Silva, Rogers;  Iraji, Armin;  Damaraju, Eswar;  Salman, Mustafa;  Lin, Dongdong;  Fu, Zening;  Zhi, Dongmei;  Turner, Jessica A.;  Bustillo, Juan;  Ford, Judith M.;  Mathalon, Daniel H.;  Voyvodic, James;  McEwen, Sarah;  Preda, Adrian;  Belger, Aysenil;  Potkin, Steven G.;  Mueller, Bryon A.;  Adali, Tulay;  Calhoun, Vince D.
Adobe PDF(6363Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：331/0  |  提交时间：2019/12/16
group independent component analysis  multimodal fusion  parallel independent component analysis  schizophrenia  subjects' variability  temporal information