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基于主成分分析的关键脑区的度量方法
- 专利权人:
- 郑州轻工业学院
- 发明人:
- 南姣芬,陈启强,朱颢东,藤瑛珏,夏永泉,张亮亮,张金华,郑倩
- 申请号：
- CN201710088076.8
- 公开号：
- CN106798558B
- 申请日:
- 2017.02.19
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于神经影像数据分析技术领域，提出了一种基于主成分分析的关键脑区的度量方法，将采集M个人静息态下的fMRI数据并对其进行预处理；构建Q个稀疏度下的脑网络；计算每个稀疏度下脑网络加权的节点的度、节点效率和介数中心度；利用主成分分析将得到的节点的度、节点效率和介数中心度进行综合降维得到一种新指标，即每个稀疏度下每个人每个节点的中心度得分H；再先后综合Q个稀疏度和M个人的中心度得分，得到每个节点的中心度得分，并根据其大小判定关键脑区。本发明用于度量脑区的重要性，克服了确定功能脑网络的稀疏度主观选择问题，结合多种经典脑区重要性度量方法，更客观、更精确地度量关键脑区。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
