摘要
本发明公开了一种脑网络演化轨迹预测方法、系统、设备及介质,涉及人工智能技术领域,本发明结合拓扑结构相似性与解剖距离约束,对未来时刻脑功能网络各脑区之间形成连接的概率进行度量,解剖距离约束通过幂律衰减模型来量化约束作用,以符合脑网络连接的经济性原则,由节点对内节点间多阶路径的互信息计算的拓扑结构相似性,可量化脑网络中多阶拓扑结构的协同作用,提高模型对高阶病理特征的捕捉能力,从而基于连接概率以明确的模拟健康者到患者脑网络连接的动态演化轨迹与过程,为从脑网络层面分析抑郁症的病理机制提供了更合理的辅助。
技术关键词
轨迹预测方法
节点
网络
患者脑电信号
演化规则
存储计算机程序
轨迹预测系统
通道
关键脑区
信息采集模块
人工智能技术
终点
存储器
处理器
矩阵
指标
系统为您推荐了相关专利信息
智能体神经网络
防护方法
网络入侵检测
网络流量数据集
特征选择
分布式架构
数据采集系统
多无人机
子模块
无人机信息交互
融合特征
多尺度特征
预测特征
分割方法
通道注意力机制
无监督分类方法
层次聚类算法
形态
样本
网络协同工作
混凝土粘结强度
混凝土试样
混凝土基体
粗糙度参数
斯皮尔曼等级相关系数