基于加权网络的大脑功能连接模块划分方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201810106339.8
IPC分类号：G16H30/00
申请日期：
2018-02-02
申请人：
常州大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于加权网络的大脑功能连接模块划分方法
申请号	CN201810106339.8	申请日期	2018-02-02
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2018-08-24	公开/公告号	CN108447546A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H30/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H30/00 专门用于处理或加工医学图像的ICT（计算机断层扫描入A61B 6/03）〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;3;0;/;0;0查看分类表>
申请人	常州大学	申请人地址	江苏省常州市武进区滆湖路1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	常州大学	当前权利人	常州大学
发明人	焦竹青;蔡敏;夏正旺;邹凌;姜忠义;明雪莲
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种基于加权网络的大脑功能连接模块划分方法，主要步骤为对大脑功能磁共振成像进行预处理并与标准分区模板匹配，提取各个脑区对应的时间序列；采用滑窗法分离每个窗口对应的子时间序列，将所有窗口的相关系数矩阵组合，构建大脑功能连接的动态加权网络；由介数率得出考虑权重时加权网络的边介数，计算忽略权重的边介数、介数率和连接边权重的比值，并移除该比值最大的连接边；输出模块划分结果并计算模块度的值，直到网络中没有可以移除的连接边为止；输出模块度的最大值对应的模块划分结果。该方法综合考虑了大脑功能连接的动态特征与权值变化，弥补了传统模块划分方法忽略时变特性和对权值进行简单阈值化处理的不足。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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