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申请/专利权人：深圳大学
申请日：2020-06-08
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN111753947B
主分类号：G06N3/004
分类号：G06N3/004;A61B5/00;A61B5/055
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.03#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.09#公开
摘要：本发明公开了一种静息态脑网络构建方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括：获取全脑影像对应的静息态功能磁共振数据；根据标准脑模板确定所述全脑影像中的脑网络节点，并根据静息态功能磁共振数据分别确定每个脑网络节点对应体素的平均时间序列；根据所述平均时间序列计算任意两个脑网络节点之间的距离相关系数；根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边，以根据脑网络节点及脑网络连接边构建脑网络。由此，通过利用距离相关系数构建脑网络，简化了脑网络的构建步骤，且提高了脑网络的准确度。
主权项：1.一种静息态脑网络构建方法，其特征在于，所述静息态脑网络构建方法包括：获取全脑影像对应的静息态功能磁共振数据；根据标准脑模板确定所述全脑影像中的脑网络节点，并根据静息态功能磁共振数据分别确定每个脑网络节点对应体素的平均时间序列；根据所述平均时间序列和距离相关系数公式计算任意两个脑网络节点之间的距离相关系数，其中，所述距离相关系数公式为： ，式中，u和v分别代表任意两个脑网络节点对应的平均时间序列，，，， =，同理计算和，以获取任意两个脑网络节点之间的距离相关系数；根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边，以根据脑网络节点及脑网络连接边构建脑网络；所述根据所述距离相关系数确定所述全脑影像中的脑网络连接边的步骤包括：确定所述全脑影像中的脑网络节点总数，以构建所述脑网络节点对应的零矩阵；将所述任意两个脑网络节点之间的距离相关系数作为所述零矩阵的元素，以得到相关矩阵；分别将所述相关矩阵中各个位置的元素与距离相关系数阈值比较大小；将大于或等于距离相关系数阈值的距离相关系数对应位置的元素设置为预设值，以得到阈值相关矩阵；确定所述阈值相关矩阵的元素中值为预设值的各个目标元素；分别确定所述目标元素在所述全脑影像中对应的两个脑网络节点，并在所述两个脑网络节点之间建立脑网络连接边。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 静息态脑网络构建方法、装置、设备及计算机存储介质
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