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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及脑超图处理技术领域，尤其涉及一种基于低秩化超图的大脑功能网络构建方法，包括采集磁共振图像并进行预处理，得到大脑感兴趣区域的时间序列；利用皮尔逊相关系数构建大脑功能网络；构建超图并计算其拉普拉斯矩阵，通过图流形正则化将超图结构信息引入超图结构信息的大脑功能网络；利用张量低秩近似消除超图结构信息的大脑功能网络中的噪声，得到基于低秩化超图的大脑功能网络；计算大脑功能网络的加权聚类系数，并通过T检验进行特征选择，筛选出表征良好的特征向量；采用十折交叉验证和支持向量机进行分类。本发明解决脑区中高阶关系信息过于冗余，噪音和大脑功能网络的稳定性差的问题。
主权项：1.一种基于低秩化超图的大脑功能网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集磁共振图像并进行预处理，得到大脑感兴趣区域的时间序列；步骤二、利用皮尔逊相关系数构建大脑功能网络；步骤三、构建超图并计算超图的拉普拉斯矩阵，通过图流形正则化将超图结构信息引入超图结构信息的大脑功能网络；步骤四、利用张量低秩近似消除超图结构信息的大脑功能网络中的噪声，得到基于低秩化超图的大脑功能网络；步骤五、计算大脑功能网络的加权聚类系数，并通过T检验进行特征选择；步骤六、采用十折交叉验证和支持向量机进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 一种基于低秩化超图的大脑功能网络构建方法
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