[发明专利]基于特征模态与分层模块的脑功能模式特征提取方法有效

专利信息
申请号: 202011297449.0 申请日: 2020-11-19
公开(公告)号: CN112396584B 公开(公告)日: 2023-09-08
发明(设计)人: 王荣;常昭 申请(专利权)人: 西安科技大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/24;A61B5/055;A61B5/00
代理公司: 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 代理人: 党桃桃
地址: 710054 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于特征模态与分层模块的脑功能模式特征提取方法,具有步骤为:先对大脑fMRI图像数据进行预处理;然后提取脑区时间序列,采用滑动时间窗方法构建动态功能连接网络;接着按照特征值从大到小的顺序,对特征模态进行排序,根据排序后的特征模态对动态功能连接网络进行分层模块划分;然后再计算动态功能连接网络的动态特征;最后分析动态功能连接网络动态特征与认知行为的关系。本发明利用动态功能连接模式分解算法,并通过对动态功能连接网络进行分层模块划分,能够提取更深层次的大脑脑区连接信息;不仅能够刻画静息态与任务态下的功能模式动态演化的差异,而且有效刻画大脑功能模式的动态改变以及大脑的认知能力。
搜索关键词: 基于 特征 分层 模块 功能 模式 提取 方法
【主权项】:
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