[发明专利]一种基于脑网络拓扑结构的自适应hub节点识别方法在审
| 申请号： | 202310662526.5 | 申请日： | 2023-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN116662758A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 赵健祥;颜成钢;秦汉;杨德富;吕骏晖;乔松;何敏;王帅;王鸿奎;赵治栋;高宇涵;孙垚棋;朱尊杰;张继勇;李宗鹏;殷海兵 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/20 | 分类号： | G06F18/20;A61B5/00;G06F17/16 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于脑网络拓扑结构的自适应hub节点识别方法，首先确定脑网络的基本数学模型；构建自适应hub识别的能量函数；再确定自适应hub识别的最优化方法；之后预处理真实的神经影像数据，最后执行优化算法求取hub节点。本发明的自适应hub识别方法可以依靠在方法中加入的自适应识别策略自动为每个网络选择最佳的hub数目，极大的提高了识别hub脑区的准确性和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 拓扑 结构 自适应 hub 节点 识别 方法 | ||
【主权项】：
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