一种基于边功能网络的大脑皮层动态功能组织量化方法

本发明公开了一种基于边功能网络的大脑皮层动态功能组织量化方法，方法包括：将一组被试的边时间序列合并成一个高维的边时间序列，利用基于欧氏距离的k‑means算法对该边时间序列进行聚类；基于聚类的结果将脑区对分成k簇，将边功能连接矩阵按社区排列得到相应的模块化边功能网络；对于每个被试的边功能网络，根据模块化边功能网络划分计算每个边的参与系数；将边参与系数作为新的神经影像学特征，建立疾病预测、分类模型，用于探究重大多发性疾病的功能机制并评估预后；通过建立回归模型，用于揭示大脑功能动态的发育规律及其认知关联。本发明以边为中心的分析方法可能有助于识别新的疾病生物标志物，表征个体差异，并揭示大脑发育与老化规律。