一种大脑功能网络特征分类方法
- 专利权人:
- 常州大学
- 发明人:
- 焦竹青,季一新,焦庭轩,邹凌,曹音,张煜东
- 申请号：
- CN201910869504.X
- 公开号：
- CN110598793A
- 申请日:
- 2019.12.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种大脑功能网络特征分类方法,包括以下步骤:对功能磁共振成像进行格式转换和预处理,提取各个脑区的时间序列;将时间序列划分为长度固定的重叠子段,计算各子段间的相关系数构建若干个动态功能网络;将每个动态大脑功能网络的上三角元素的列向量拼接成一个功能连接向量,并将每个被试的所有功能连接向量组合成功聚合矩阵;将所有被试的聚合矩阵作为样本划分为三部分,每个样本作为特征子空间;训练集对每个特征子空间进行学习并进行分类得出训练结果;验证集对网络模型进行评估并调整网络参数;测试集对每个特征子空间进行分类得出最终分类结果。本发明对研究大脑的认知功能障碍具有一定的参考价值。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
