[发明专利]一种识别和量化脑自发活动预测性地图样表征的方法在审
| 申请号： | 202310327329.8 | 申请日： | 2023-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN116363404A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 梁夏;李斯玚;李志鹏 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/764;G06V10/77;G06T7/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种识别和量化脑自发活动预测性地图样表征的方法。包括：基于静息状态下的功能磁共振影像数据，采用时变动态分析方法识别脑自发活动的动态状态，并基于模式相似性分析及后继表征模型，构建预测性表征图谱M，同时采用降维和聚类算法得到目标状态内表征分布的二维空间，随后通过将预测性表征图谱M映射到该空间中实现对目标状态的感受域的可视化；利用峰度和偏度两个数学度量设计算法，检测并量化目标状态内部转移过程中的预测性偏移，得到个体水平的脑自发活动预测性偏移数值。本发明为刻画脑自发活动所表征信息空间的功能意义提供了新的方法框架，且为探索脑自发活动的认知功能意义与机制提供了解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 量化 自发 活动 预测 图样 表征 方法 | ||
【主权项】：
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