一种基于张量谱聚类的多模态脑网络融合方法

本发明涉及脑网络分析技术领域，具体涉及一种基于张量谱聚类的多模态脑网络融合方法，包括：采集多模态脑网络数据，多模态脑网络数据包括结构磁共振成像数据、功能磁共振成像数据和弥散张量成像数据；对多模态脑网络数据进行预处理；基于预处理后的多模态脑网络数据，构建个体形态脑网络、功能脑网络和结构脑网络，并进行归一化处理；采用张量谱聚类算法对归一化处理后的多模态脑网络进行融合，得到融合后的脑网络；获取受试者的行为学数据，将行为学数据输入至融合后的脑网络中，计算受试者的行为学预测值。本发明不仅推动了神经科学、认知科学和心理学的研究，还为相关临床应用和个性化医疗提供了有力支持。