一种基于有向图谐波分析的脑结构与功能耦合的方法
- 专利权人:
- 电子科技大学
- 发明人:
- 夏杰,李娇,陈华富,廖伟
- 申请号：
- CN202110932675.X
- 公开号：
- CN113476032B
- 申请日:
- 2021.08.13
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于有向图谐波分析的脑结构与功能耦合的方法，属于生物医学信号处理技术领域。首先，利用大脑皮层示踪剂注射追踪或结构磁共振成像弥散张量成像纤维束概率追踪构造非对称矩阵有向权重脑结构连接矩阵。其次，引入随机游走算子将非对称有向权重脑结构连接矩阵转化为实对称拉普拉斯矩阵，以拉普拉斯矩阵的特征向量作为脑结构连接谐波。然后，利用图谐波分析将脑功能信号分解为脑结构与功能耦合(即图的低频特征模态)和分离(即图的高频特征模态)的谐波分量。最后，跨时间的低频和高频滤波信号的二范数之比的对数值作为脑结构分离指标，以刻画脑结构与功能的分离和耦合。本发明具有更强的适应性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
