一种高阶动态功能连接网络的时序不变特征提取方法

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专利权人:

山东工商学院

发明人:

赵峰,陈红瑜,安志勇

申请号：

CN201910528161.0

公开号：

CN110473202A

申请日:

2019.18.06

申请国别(地区):

CN

年份:

2019

代理人:

摘要：

本发明公开了一种高阶动态功能连接网络的时序不变特征提取方法,主要步骤为:(1)对于给定的滑动窗窗宽和步长,将整个磁共振序列分割为多个子序列;(2)计算每个子序列内的各个脑区之间相关性,得到动态功能连接网络,进而计算任意两个脑区的动态功能连接序列的中心矩特征;(3)对于动态功能连接网络的每一个子序列,将每个脑区与其他脑区的连接序列视为一个一维随机序列,计算任意一对脑区的相关性,进而构建了一个高阶动态功能连接网络并获取它的中心矩特征。本发明利用中心矩特征作为动态功能连接网络及高阶动态功能连接网络的时序不变特征,能够捕获脑功能连接的深层次关联关系,为后续的医学图像处理提供了稳定特征。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/