[发明专利]一种结合节点属性与多层次拓扑的脑网络分类方法在审
| 申请号： | 202011480046.X | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112634214A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 肖继海;崔晓红;肖东;李丹丹;相洁;李海芳 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06T5/00;G06T7/33 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 何健雄;廖祥文 |
| 地址： | 030000 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开一种结合节点属性与多层次拓扑的脑网络分类方法，包括以下步骤：S1获取功能性磁共振大脑影像数据，并进行预处理；S2基于预处理后的数据，使用自动化解剖标记模板生成全脑网络功能连接矩阵，以DMN为感兴趣区域，利用Kruskal算法构造无偏脑网络；S3在无偏脑网络上提取脑区节点介数作为局部属性特征，使用双样本t检验方法抽取具有组间显著差异的脑区特征；S4在无偏脑网络上使用子网络核提取多层次拓扑特征，生成子网络核矩阵，使用核主成分分析方法抽取最优拓扑特征；本方法显著提高了分类性能，既能发现异常的脑区，也能捕获到脑区节点的多层次拓扑特征，对精神分裂症的临床辅助诊断有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 节点 属性 多层次 拓扑 网络 分类 方法 | ||
【主权项】：
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