基于动静特征融合的脑网络hub节点识别方法

本发明提出了基于动静特征融合的脑网络hub节点识别方法，将静态拓扑特征和脑网络节点的动态属性特征进行结合，采用度中心性和介数中心性作为静态特征测度，并结合动态特征进行加权叠加融合，增强了特征，提高了识别结果的准确性和可靠性，能够识别出对类似阿尔茨海默病的神经退行性疾病发病的动态过程进行更加精细的更长周期的示踪作用的hub节点。