基于解剖距离的功能脑网络建模方法研究

作     者：牛力敏 郭浩 陈俊杰 NIU Li-min;GUO Hao;CHEN Jun-jie

作者机构：太原理工大学计算机科学与技术学院太原030024 

基　　金：国家自然科学基金项目(61170136 61373101) 山西省教育厅高校科技创新项目(20121003) 太原理工大学青年基金项目(2012L014 2013T047)资助 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2014年第22卷第32期

页      码：247-251页

摘      要：为了分析解剖距离对静息态功能脑网络建模的影响,在解剖距离的基础上将节点共同邻居引入到功能脑网络的建模中。设计三个模型,分别是基于解剖距离,节点共同邻居个数和解剖距离与节点共同邻居个数。借鉴残差的方法创建最优静息态功能模型网络评价标准。在每种模型网络中选出最优的模型网络。然后将每种模型中的最优网络与真实数据fMRI网络对比选出能够最大程度模拟真实网络的模型网络。结果证明在AAL模板下单独基于解剖距离建立的功能脑网络能最大化的模拟真实的网络。

主 题 词：脑功能网络 模型网络 连接距离最小化 拓扑属性 共同邻居个数 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-1815.2014.32.050

馆 藏 号：203674384...