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摘要：本发明公开了一种基于脑网络梯度的大脑结构‑功能耦合的定量方法及装置，方法包括：利用主成分分析对相似度矩阵降维，得到结构梯度矩阵，每一列为一个主成分，即结构连接梯度；利用主成分分析对相似度矩阵降维，得到功能梯度矩阵，每一列为一个主成分，即功能连接梯度；将结构连接矩阵和功能连接矩阵用主成分分析降维，得到结构梯度矩阵和功能梯度矩阵；计算低频结构梯度矩阵和低频功能梯度矩阵各行之间的Pearson相关系数，得到低频梯度耦合指数，计算高频结构梯度矩阵和高频功能梯度矩阵各行之间的Pearson相关系数，得到高频梯度耦合指数；通过低频梯度耦合指数、高频梯度耦合指数捕捉大脑结构或功能的微小变化。装置包括：处理器和存储器。
主权项：1.一种基于脑网络梯度的大脑结构-功能耦合的定量方法，其特征在于，所述方法包括：使用梯度回波序列采集脑成像数据；采用轴向单次自旋回波EPI序列获得DTI数据；对DTI数据、脑成像数据分别进行预处理操作；利用主成分分析对相似度矩阵降维，得到结构梯度矩阵，每一列为一个主成分，即结构连接梯度；利用主成分分析对相似度矩阵降维，得到功能梯度矩阵，每一列为一个主成分，即功能连接梯度；将结构连接矩阵和功能连接矩阵用主成分分析降维，得到结构梯度矩阵和功能梯度矩阵；计算低频结构梯度矩阵和低频功能梯度矩阵各行之间的Pearson相关系数，得到低频梯度耦合指数，计算高频结构梯度矩阵和高频功能梯度矩阵各行之间的Pearson相关系数，得到高频梯度耦合指数；通过低频梯度耦合指数、高频梯度耦合指数捕捉大脑结构或功能的微小变化。
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百度查询： 天津大学 基于脑网络梯度的大脑结构-功能耦合的定量方法及装置
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