基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化

发布时间：2017-09-29 17:12

  本文关键词：基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化

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【摘要】：为了提高静息态功能脑网络可信度,引用基于随机分块模型的网络重构方法对脑网络进行重构。通过网络指标的分析,验证该方法在脑网络中的适用性,找到网络中的虚假边;采用网络最大联通子集的方法来分析虚假边对网络连通性的影响。实验结果表明,该方法可用于脑网络的重构,通过重构可以找到影响脑网络连通性的虚假边,提高了连通性的可信度。
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 重构 可信度 功能脑网络 随机分块模型 复杂网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目:抑郁症fMRI数据分析方法及辅助诊断治疗模型研究(61170136);多模态脑功能复杂网络分析方法及应用研究(61373101);抑郁症EEG功能脑网络构建及异常特征分析研究(61472270);基于解剖距离及节点相似度的多尺度脑功能网络建模方法研究(61402318) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金课题资助项目(20131402110006) 太原理工大学青年基金资助项目:抑郁症静息态功能脑网络拓扑属性差异分析研究(2012L014,2013T047)
【分类号】：R445.2;O157.5
【正文快照】： 行的自发活动[1],且将图论原理应用到由功能成像数据所构建的脑网络中已经成为人脑研究的重要手段[2]。然而,在一些研究中表明,在进行静息状态功能磁共振成像(fMRI)数据采集时,由于被试的头动,心脏和呼吸等生理噪音、动脉二氧化碳浓度、血压和大脑的自动调节、血管舒缩、年龄

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本文编号：943226