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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种基于Qcut算法的脑功能网络异常脑节点数据检测方法，步骤1、对所采集的被试者功能性磁共振成像数据进行预处理；步骤2、划分被试者的整个大脑结构，构建脑功能网络；步骤3、基于Qcut算法实现检测脑功能网络的社团划分；步骤4、对脑功能网络进行社团检测以及采用雅卡尔指数对脑节点的异常情况进行检测。与现有技术相比，本发明有益效果包括：1所获得的脑功能网络的社团结构稳定性高；2同时采用脑网络组图谱对大脑进行了相对细致的划分，将大脑划分为246个脑节点，所得到的异常脑节点检测结果更加精准，该方法具有高可靠性。

主权项：1.一种基于Qcut算法的脑功能网络异常数据检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤1、对所采集的被试者功能性磁共振成像数据进行预处理；步骤2、使用具有210个皮质和36个皮质下子区域的脑网络组图谱来划分被试者的整个大脑结构，同时提取每个脑节点的时间序列，并且采用皮尔逊相关性计算任意脑节点之间的相关性，具体的公式如下所示： 其中，Xi表示脑节点i的时间序列，Xj表示脑节点j的时间序列，表示脑节点i的平均时间序列，表示脑节点j的平均时间序列；步骤3、基于Qcut算法实现检测脑功能网络的社团划分，包括确定大脑网络的社团结构以及每个社团的数量，具体包括以下处理：模块度被定义如下所示： 其中，k表示将脑功能网络划分得到的社团总数，e表示对称矩阵k*k，eii表示社团i内实际连接的边数与全连接的边数的比值，ai＝∑jeij表示社团i与其它连接的所有社团的值的总和，eij表示社团i与社团j实际连接的边数与总边数的比值；Q取值范围为0到1，并且有：如果Q＝0，认为所构建的脑功能网络没有较好的社团结构；如果Q＝1，表明所构建的脑功能网络具有较好的社团结构；步骤4、对脑功能网络进行社团检测，结合标准互信息和信息变化量作为衡量社团稳定性的指标，选出最稳定的社团结构；基于正常人和抑郁症患者的脑功能网络的最稳定社团结构，将雅卡尔指数用于异常脑节点的检测，对于脑节点i，雅卡尔指数JI计算公式如下： 其中，Ai表示正常人的脑网络中节点i所属社团的所有成员，Bi表示抑郁症患者的脑网络中节点i所属社团的所有成员；雅卡尔指数JI的取值范围为0到1，JI的值越小，表明该脑节点在正常人的社团结构中和抑郁症病人的社团结构中所处环境的差异越大，该脑节点可能发生了某种病变，无法执行原有的功能，被分到了其它功能的脑节点社团；反之，说明该脑节点在正常人的社团结构中和抑郁症病人的社团结构中所处环境的相似，该脑节点基本保留原有功能，未发现包含病变的检测数据。

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