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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明涉及时序脑连接数据技术领域，尤其是提供了一种用于多动症时序脑连接数据的图节点聚类方法。该方法包括获取N个多动症样本的大脑网络连接图和M个健康对照样本的大脑网络连接图，即获取N+M个大脑网络连接图；对N+M个大脑网络连接图进行图节点聚类处理，获得两组聚类图数据，其中一组为N个多动症样本的图数据；另一组为M个健康对照样本的图数据；对两组聚类图数据进行聚类分析，得到多动症样本和健康对照样本的相似性与差异性，在探索大脑网络区域时，该方法提高了对多动症时序脑连接数据分类的准确性和可靠性，有效地深入理解了多动症的发生机制和脑部功能异常，为进一步研究和诊断多动症等相关疾病提供了有力的信息。
主权项：1.一种用于多动症时序脑连接数据的图节点聚类方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、获取N个多动症样本的大脑网络连接图和M个健康对照样本的大脑网络连接图，即获取N+M个大脑网络连接图，其中，N、M均为大于1的正整数；步骤二、对步骤一中N+M个大脑网络连接图进行图节点聚类处理，获得两组聚类图数据，其中一组为N个多动症样本的图数据；另一组为M个健康对照样本的图数据；步骤三、对步骤二中的两组聚类图数据进行聚类分析，得到多动症样本和健康对照样本的相似性与差异性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种用于多动症时序脑连接数据的图节点聚类方法
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