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精神分裂症主要是以精神活动与环境的不协调为主要特征的一类最常见的精神疾病,具体表现在基本个性的改变及思维、情感和行为的分裂等。本文对比分析了精神分裂症患者与正常人的静息态大脑网络功能连接,旨在通过比较精神分裂症患者与正常人大脑网络之间的异常功能连接,对精神分裂症患者进行分类。本文收集了69名精神分裂症患者与62名正常人的大脑静息态fMRI原始数据,其中正常人的大脑数据作为对照组,并要求年龄和性别等与病人组相匹配。运用多元模式识别分析对精神分裂症患者与正常人进行分类,并通过置换检验估计分类的可靠性。基本思路如下：构造病人组与正常人组的皮尔逊相关系数网络,分别用双样本T检验,风险差,Kendall等级相关三种方法选出最具判别力的特征,采用支持向量机作为分类器,以留一试验方法完善分类性能。然后以准确率为统计量,通过置换检验检测分类结果的合理性。最后对比分析三种不同选特征方法获得的具有判别力的特征以及脑区。结果显示：用双样本T检验选特征分类的准确率为83.97%,用风险差方法选特征分类的准确率为83.21%,用Kendall等级相关系数选特征分类的准确率为83.97%,分类的效果均较高。除此之外,风险差方法与Kendall等级相关系数方法对病人的分类效果要比对正常人的分类效果高。同时,通过三种不同的特征选择方法,本文发现最具判别力脑区,主要位于默认网络,与注意力,感觉和记忆有关的网络,并且大致分布在大脑的前部和中部区域。在风险差与Kendall等级相关系数检验方法得到的公共特征中,本文发现具有判别力的特征主要包括额上回,前后扣带回,角回,楔前叶,额叶,颞叶,中央前后回,辅助运动区,嗅皮质,海马旁回,杏仁核,尾状核,豆状苍白球,丘脑等脑区之间的功能连接。值得注意的是：病人组的楔前叶与后扣带回脑区之间的功能连接显著减弱。这对分析探究精神分裂症疾病发病机理及诊断有着重要意义。