一种基于动态相位状态的行为表型解码方法和装置

本申请提供一种基于动态相位状态的行为表型解码方法和装置，属于图像识别技术领域。采集fMRI信号并进行预处理，将fMRI信号划分为多个皮质感兴趣区域，并将每个皮质感兴趣区域匹配到对应的功能网络上；通过多元变分模态分解将每个脑区的BOLD信号分解成不同频率的子序列，以获取各个脑区的超慢频率的特征子序列；使用希尔伯特变换来计算单个时间点分辨率下的相位差矩阵；使用K均值聚类算法对相位差矩阵进行组水平聚类，识别出短暂且重复出现的大脑动态相位状态，建立动态功能连接矩阵与行为表型的联系并分析重要脑区之间的潜在因果关系。该方案能够更准确地揭示大脑活动与行为特征之间的关联，为认知神经科学研究和神经疾病的临床诊断提供更可靠的依据。