本文選題：腦網(wǎng)絡 + 最小生成樹�。� 參考：《計算機應用》2017年11期

【摘要】：利用靜息態(tài)功能磁共振成像技術(shù)來研究大腦的功能連接網(wǎng)絡是當前腦疾病研究的重要方法之一。這種方法能準確地檢測包括阿茲海默氏癥在內(nèi)的多種腦疾病。然而,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡只是研究兩個腦區(qū)之間相關程度,而且缺乏對大腦區(qū)域之間更深層次的交互信息和功能連接之間關聯(lián)程度的研究。為了解決這些問題,提出了一種構(gòu)建高階最小生成樹功能連接網(wǎng)絡的方法,該方法不僅保證了功能連接網(wǎng)絡的生理學意義,而且研究了網(wǎng)絡中更復雜的交互信息,提高了分類的準確率。分類結(jié)果顯示,基于高階最小生成樹功能連接網(wǎng)絡的靜息態(tài)功能磁共振成像分類方法大幅提高了阿茲海默氏癥檢測的準確率。
[Abstract]:Resting functional magnetic resonance imaging (fMRI) is one of the most important methods in the study of brain diseases. This method can accurately detect various brain diseases, including Alzheimer's disease. However, the traditional network only studies the degree of correlation between two brain regions, and there is a lack of research on the degree of correlation between deeper levels of interactive information and functional connections between brain regions. In order to solve these problems, this paper proposes a method to construct the high order minimum spanning tree functional connection network. This method not only guarantees the physiological significance of the functional connection network, but also studies the more complex interactive information in the network. The accuracy of classification is improved. The classification results show that the classification of resting functional magnetic resonance imaging (fMRI) based on high-order minimum spanning tree functional connection network greatly improves the accuracy of Alzheimer's disease detection.
【作者單位】： 太原理工大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61373101,61472270,61402318,61672374) 山西省科技廳應用基礎研究項目青年面上項目(201601D021073) 山西省教育廳高等學�？萍紕�(chuàng)新研究項目(2016139)~~
【分類號】：R749.16;TP181

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本文編號：1989629