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摘要：本发明公开了一种基于稀疏核矩阵优化的个体差异脑网络构建方法，利用脑网络图谱，分别对正常和异常脑影像数据进行脑区时间序列提取；通过相似性度量分别计算正常和异常脑区时间序列的相似性矩阵；计算每个异常被试与所有正常被试的相似性矩阵差值的绝对值，获得若干脑区差异矩阵；取每个脑区差异矩阵中每行相似度较高的值作为稀疏核矩阵，将稀疏核矩阵与剩余脑区差异矩阵的平均值相乘进行脑区差异矩阵优化；将所有优化后的脑区差异矩阵计算平均值，得到异常被试的个体差异脑网络。构建异常与正常对照组脑区之间的差异矩阵，通过每个脑区差异的稀疏核矩阵与剩余脑区差异矩阵的平均值相乘，充分挖掘每个脑区差异矩阵中重要的特征并进行融合。
主权项：1.一种基于稀疏核矩阵优化的个体差异脑网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用脑网络图谱，分别对若干正常被试的正常脑影像数据和若干异常被试的异常脑影像进行脑区时间序列提取，得到若干正常被试的脑区时间序列和若干异常被试的脑区时间序列；2通过相似性度量分别计算若干正常被试脑区时间序列的相似性矩阵和若干异常被试脑区时间序列的相似性矩阵；3分别计算每个异常被试的相似性矩阵与所有正常被试的相似性矩阵差值的绝对值，获得异常被试的若干脑区差异矩阵；4对于每个异常被试的第v个脑区差异矩阵，将脑区差异矩阵每行的相似度从大到小排列，取前N个相似度的值，并将其他相似度的值设置为零，获得异常被试的第v个稀疏核矩阵，将第v个稀疏核矩阵与剩余的脑区差异矩阵的平均值相乘，获得第v个优化后的脑区差异矩阵，通过该步骤获得所有异常被试的所有优化后的脑区差异矩阵；5将每个异常被试的所有优化后的脑区差异矩阵计算平均值，得到异常被试的个体差异脑网络。
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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于稀疏核矩阵优化的个体差异脑网络构建方法
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