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多尺度分割對腦連接組分析的影響

發(fā)布時間:2020-11-03 06:23
   腦連接組分析可以幫助我們認識、分析人類的大腦。為探究多尺度分割對腦連接組分析的影響,本文從3個尺度(32個節(jié)點,128個節(jié)點和512個節(jié)點)對腦網絡中的特征進行分析,發(fā)現了穩(wěn)定存在的小世界特征,以及一些網絡特征的變化趨勢。如最短路徑長隨節(jié)點個數的增加而增加,聚類系數隨節(jié)點個數的增加而減少,節(jié)點度呈現先上升后下降的趨勢。此外,我們發(fā)現多尺度分割對于網絡的模塊化結構影響不顯著,但對于網絡中的hub節(jié)點有一定的影響。

【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

1 魏夢然;劉斌;羅聰;;基于功能核磁成像的靜息態(tài)功能腦網絡研究綜述[J];電腦知識與技術;2014年03期

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相關博士學位論文 前10條

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4 張楊松;基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的腦機制及腦—機接口研究[D];電子科技大學;2013年

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相關碩士學位論文 前10條

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【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

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3 王文超;丁彥蕊;陳璟;;基于PCA-SVM混合算法的嗜熱菌和常溫菌網絡特征的研究[J];計算機與應用化學;2012年06期

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相關碩士學位論文 前10條

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7 劉文新;基于復雜網絡的組織了解網絡研究[D];重慶大學;2008年

8 黨力;中國民航工業(yè)的企業(yè)網絡特征與發(fā)展水平研究[D];武漢理工大學;2014年

9 周宏達;重慶主城區(qū)公路網的復雜網絡特征及其可靠性分析[D];重慶師范大學;2010年

10 馬莉;中國上市公司連鎖董事:網絡特征與凝聚子群[D];山東大學;2013年



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