多模态融合在精神类疾病上应用的文献

以下是一些多模态融合在精神类疾病上应用的文献：

1. "Multi-modal fusion of EEG and fMRI data for psychiatric disorder classification" (Neurocomputing, 2017)：该文献通过将脑电图和磁共振成像数据进行融合，提出了一种用于诊断精神类疾病的方法。

2. "Multimodal fusion of fMRI and EEG data with sparse representation" (IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2014)：该文献提出了一种基于稀疏表示的多模态融合方法，将脑功能磁共振成像和脑电图数据进行融合，用于诊断精神类疾病。

3. "Multimodal fusion of brain imaging and genetics using hierarchical sparse canonical correlation analysis" (NeuroImage, 2012)：该文献提出了一种基于稀疏规范相关分析的多模态融合方法，将脑成像数据和基因数据进行融合，用于诊断精神类疾病。

4. "Multimodal fusion of brain imaging and genetics for understanding psychiatric disorders" (Nature Neuroscience, 2010)：该文献综述了多种将脑成像数据和基因数据进行融合的方法，用于探究精神类疾病的发病机制。

综上所述，多模态融合在精神类疾病上应用的文献较为丰富，涉及到多种不同的融合方法和应用场景。这些文献为我们了解多模态融合在精神类疾病上的应用提供了重要的参考。