摘要：为比较抑郁症脑网络结构差异及实现患者自动识别,提出了基于功能脑网络社团结构特征的机器学习方法。利用静息态功能磁共振影像数据构建功能脑网络,利用基于＂堆结构＂的贪婪算法进行社团划分,从脑网络模块结构的角度分析正常人和抑郁症患者的差异,并将脑网络的模块指标用于机器学习方法。利用统计显著性为阈值以筛选特征,以判断不同特征数目对分类模型的性能影响。实验结果表明,神经网络算法在28个特征下（P〈0.05）,分类正确率最高达90.50%。

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