基于解剖距离的功能脑网络建模方法研究

发布时间：2017-06-25 21:15

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【摘要】：为了分析解剖距离对静息态功能脑网络建模的影响,在解剖距离的基础上将节点共同邻居引入到功能脑网络的建模中。设计三个模型,分别是基于解剖距离,节点共同邻居个数和解剖距离与节点共同邻居个数。借鉴残差的方法创建最优静息态功能模型网络评价标准。在每种模型网络中选出最优的模型网络。然后将每种模型中的最优网络与真实数据fMRI网络对比选出能够最大程度模拟真实网络的模型网络。结果证明在AAL模板下单独基于解剖距离建立的功能脑网络能最大化的模拟真实的网络。
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 脑功能网络 模型网络 连接距离最小化 拓扑属性 共同邻居个数
【基金】：国家自然科学基金项目(61170136,61373101) 山西省教育厅高校科技创新项目(20121003) 太原理工大学青年基金项目(2012L014,2013T047)资助
【分类号】：TP183;R338
【正文快照】： 脑网络是个复杂而昂贵的系统。为了维持脑网络的正常连接和正常运行,脑网络的新陈代谢成本很高[1]。同样,脑功能网络是一个经典的经济的小世界网络。其经济性主要体现在脑区解剖距离或连接成本的最小化[2]。相关研究也已证明,脑网络拓扑属性是会受到物理空间距离及成本的影响

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