[发明专利]一种脑功能超网络模型的鲁棒性评估方法有效
| 申请号： | 202010627918.4 | 申请日： | 2020-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN111754395B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 李瑶;程忱;李鹏祖;张程瑞;闻敏;郭浩 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T5/20;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06K9/62;G06F30/20;G06V10/762;G06F119/02 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 何健雄 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理技术，具体是一种基于脑功能超网络模型的鲁棒性评估方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1：对静息态功能磁共振影像进行预处理，并提取各脑区的平均时间序列；步骤S2：基于覆盖组套索方法求解稀疏线性回归模型，由此得到脑功能超网络模型；步骤S3：计算脑功能超网络的属性；步骤S4：通过构建的超网络模型模拟脑功能超网络的失效过程；步骤S5：根据故障后的脑功能超网络模型计算全局效率和最大连通子图相对大小；步骤S6：对脑功能超网络的鲁棒性进行评估。该方法在真实地表征人脑复杂多元交互关系的基础上，对脑功能超网络模型进行鲁棒性评估，以实现复杂多元交互环境下的脑疾病状态的功能紊乱模拟。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 功能 网络 模型 鲁棒性 评估 方法 | ||
【主权项】：
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