基于稀疏张量分解的动态功能网络分析

葛诗琪; 孟祥辉; 张浩威; 李靓珠

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基于稀疏张量分解的动态功能网络分析

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静息态功能磁共振成像(RS-fMRI)是目前研究人脑功能的重要技术之一,脑功能连接的动态分析为研究大脑内部状态变化提供了一种有效的手段.文中提出了一种基于稀疏张量CP分解算法的动态脑功能网络分析方法.首先利用静息态fMRI数据不同维度的信息构建张量模型,并对其进行优化求解.然后使用动态检测法对时变网络的状态进行划分,构建脑功能连接网络,并与常用的滑动窗口方法进行对比分析.实验结果表明,该方法能够准确识别出静息态fMRI数据的时间维度信息,捕获静息态fMRI数据中的动态功能连接.

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来源
《物联网技术》 |2021年第2期|32-3438|共4页
作者
葛诗琪; 孟祥辉; 张浩威; 李靓珠;
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作者单位

长安大学电子与控制工程学院陕西西安 710064;

长安大学电子与控制工程学院陕西西安 710064;

长安大学电子与控制工程学院陕西西安 710064;

长安大学电子与控制工程学院陕西西安 710064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
张量分解; 动态功能网络; 静息态fMRI; 脑功能区域; 动态检测; 磁共振成像;

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