摘要
本发明公开了一种脑部数据处理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:采集目标对象的脑部的多模态影像数据,多模态影像数据至少包括多个采集时刻下的静息态功能磁共振成像数据和扩散张量成像数据;针对脑部的每个脑区,根据多个采集时刻下的扩散张量成像数据和静息态功能磁共振成像数据构建脑区的脑区动力学模型,脑区动力学模型包括扰动参数;通过调节脑区的脑区动力学模型的扰动参数,获得脑区在多个扰动参数下的模拟时间序列,分别根据多个模拟时间序列确定脑区的临界指标,并根据在多个扰动参数下的临界指标确定脑区的临界韧性系数;根据多个脑区的临界韧性系数构建脑部的临界韧性图谱,并展示临界韧性图谱;以量化评估脑部健康状态。
技术关键词
数据处理方法
雪崩事件
多模态影像数据
参数
拓扑网络
指标
结构磁共振
成像
序列
图谱
Hurst指数
多模态数据采集
趋势波动分析
节点数
信号
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
设备运行参数
设备运行数据
构建预测模型
关键质量指标
设备健康状态评估
深度迁移学习
卷积神经网络模型
垃圾桶
实时图像
图像采集模块
条件随机场模型
人工智能图像
卷积神经网络提取
加权损失函数
锯齿状边缘
热处理设备
参数
中央控制器
深度学习算法
PID控制算法