拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析在復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2022-02-18 19:29
針對(duì)復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)分析中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化閾值選擇中沒(méi)有公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)確定合適閾值這一問(wèn)題,基于拓?fù)浞治鲋械某掷m(xù)同調(diào)性理論,本文提出一種多尺度大腦網(wǎng)絡(luò)建模分析方法,該方法在大腦全尺度距離范圍之內(nèi),通過(guò)不斷增加閾值,運(yùn)用Rips過(guò)濾算法捕獲網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)持續(xù)拓?fù)涮卣?并用條形碼和持續(xù)圖對(duì)拓?fù)涮卣骺梢暬?最后通過(guò)計(jì)算持續(xù)圖之間的Bottleneck距離和Wasserstein距離分析持續(xù)特征的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能更準(zhǔn)確地提取大腦網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征并提高診斷分類的準(zhǔn)確性。
【文章來(lái)源】:宇航計(jì)測(cè)技術(shù). 2020,40(05)CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)
【文章目錄】:
1 引言
2 拓?fù)浞治龀掷m(xù)同調(diào)性理論
3 基于PH的全尺度腦網(wǎng)絡(luò)分析模型
3.1 構(gòu)造鄰接矩陣
3.2 構(gòu)造大腦網(wǎng)絡(luò)復(fù)形
3.2.1 過(guò)濾閾值ε的選擇
3.2.2 過(guò)濾算法的選擇
3.3 持續(xù)拓?fù)涮卣鞯目梢暬?br> 3.4 持續(xù)拓?fù)涮卣鞯姆(wěn)定性分析
4 實(shí)驗(yàn)及分析
4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及預(yù)處理
4.2 基于PH的鄰接矩陣構(gòu)建
4.3 構(gòu)造精神分裂癥WM數(shù)據(jù)的單純復(fù)形
4.4 精神分裂癥WM持續(xù)拓?fù)涮卣?br> 4.5 精神分裂癥WM持續(xù)拓?fù)涮卣鞣(wěn)定性分析
4.6 結(jié)果分析
5 結(jié)束語(yǔ)
本文編號(hào):3631417
【文章來(lái)源】:宇航計(jì)測(cè)技術(shù). 2020,40(05)CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)
【文章目錄】:
1 引言
2 拓?fù)浞治龀掷m(xù)同調(diào)性理論
3 基于PH的全尺度腦網(wǎng)絡(luò)分析模型
3.1 構(gòu)造鄰接矩陣
3.2 構(gòu)造大腦網(wǎng)絡(luò)復(fù)形
3.2.1 過(guò)濾閾值ε的選擇
3.2.2 過(guò)濾算法的選擇
3.3 持續(xù)拓?fù)涮卣鞯目梢暬?br> 3.4 持續(xù)拓?fù)涮卣鞯姆(wěn)定性分析
4 實(shí)驗(yàn)及分析
4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及預(yù)處理
4.2 基于PH的鄰接矩陣構(gòu)建
4.3 構(gòu)造精神分裂癥WM數(shù)據(jù)的單純復(fù)形
4.4 精神分裂癥WM持續(xù)拓?fù)涮卣?br> 4.5 精神分裂癥WM持續(xù)拓?fù)涮卣鞣(wěn)定性分析
4.6 結(jié)果分析
5 結(jié)束語(yǔ)
本文編號(hào):3631417
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