摘要
本发明在此提供一种基于多变量分析的脑网络构建和分析方法,主要用于大脑结构与功能网络的多视角分析。所要解决的技术问题是:对脑功能网络和脑结构网络进行单变量分析忽略了脑区节点之间必要的多元关系,带来信息损失。本申请通过使用基于数据驱动的典型相关分析方法构建单模态脑网络,避免了传统单变量分析方法忽略必要多元关系的问题,能够更准确地反映大脑结构与功能之间的复杂关系,为深入研究大脑工作机制提供了更可靠的基础。
技术关键词
大脑结构
大脑功能网络
结构网络
时间校正
变量分析方法
功能磁共振成像
认知障碍患者
脑网络分析
脑成像数据
脑网络构建
结构磁共振
阿尔茨海默症
健康对照组
多模态脑
图像信噪比
典型
系统为您推荐了相关专利信息
癫痫
Pearson相关系数
图像
定位方法
患者
结构网络模型
概率分布函数
切片
模型重构方法
煤岩图像
深度学习预测模型
车辆状态数据
危险场景
方向盘转角数据
时间校正
累积误差
软件同步方法
卡尔曼滤波模型
非线性
协方差矩阵估计
印刷缺陷检测方法
无监督
丝网
热力图
多线程并行计算