fMRI动态功能网络构建及其在脑部疾病识别中的应用

发布时间：2017-10-31 10:15

  本文关键词：fMRI动态功能网络构建及其在脑部疾病识别中的应用

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【摘要】：如何从复杂的fMRI数据中提取丰富的大脑信息是提高脑部疾病识别精度的关键。传统的静息态功能磁共振成像分析中,功能连接网络被认为是稳定不变的。提出一种基于成组独立成分分析的构建动态功能连接网络的方法,并通过该网络来获取功能网络本身的动态特性。首先,利用成组独立成分分析法提取fMRI数据的空间独立成分作为网络节点,并通过滑动时间窗的方法获取窗口时间序列,构建动态功能连接网络。以动态功能网络作为特征,对精神分裂症患者和正常被试数据进行分类识别。实验结果表明,该方法能够获取fMRI数据的时间维度信息,提高识别效果,在一定程度上能为临床诊断提供客观参照。
【作者单位】： 南京工业大学电气工程与控制科学学院;
【关键词】： 功能磁共振成像 动态功能网络 成组独立成分分析 分类识别
【基金】：江苏省普通高校研究生创新计划项目(KYLX_0754) 2015年江苏省六大人才高峰项目(XXRJ-012)资助
【分类号】：R741;TP391.41
【正文快照】： 1　引言功能性磁共振成像(functional　Magnetic　Resonance　Ima-ging,fMRI)技术通过探测大脑血氧饱和程度的变化达到无侵入性观察大脑活动变化的目的[1]。其中,静息态功能磁共振成像(Resting-state　fMRI,R-fMRI)反映的是占大脑活动能量90%的自发性活动,这些自发性活动被认

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1 时波;文学翻译中语境的动态功能[D];浙江大学;2006年

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本文编号：1121911