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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明涉及脑网络技术领域，提供一种线图与超图融合的脑网络的构建与分析方法，包括：1预处理；2构建偏相关网络；3从BOLD时间序列信号中提取脑区生理特征；4交换偏相关网络中的节点和边，将偏相关网络转化为线图；5将线图中相同的边视为超边，构建超图；6以脑区生理特征作为超边权重，计算超图相似矩阵作为线图和超图融合的脑网络LGHBN；7基于网络的拓扑参数和社区发现两个方面对LGHBN进行分析。本发明可以发现疾病间的更多差异。
主权项：1.线图与超图融合的脑网络的构建与分析方法，其特征在于：包括以下步骤：1对rs-fMRI数据进行预处理，提取出每个ROI上的BOLD时间序列信号；2对每个ROI上的BOLD时间序列信号两两之间计算偏相关作为FC，设定所有FC的前5％分位数作为阈值，对FC矩阵阈值化作为偏相关网络；3从BOLD时间序列信号中提取三种脑区生理特征：低频波动幅度ALFF、分数低频波动幅度fALFF和区域一致性ReHo；4交换偏相关网络中的节点和边，将偏相关网络转化为线图；5将线图中相同的边视为超边，构建超图；6以脑区生理特征作为超边权重，计算超图相似矩阵作为线图和超图融合的脑网络LGHBN；7基于网络的拓扑参数和社区发现两个方面对LGHBN进行分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 线图与超图融合的脑网络的构建与分析方法
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