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基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化
  • ISSN号:1007-9432
  • 期刊名称:《太原理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目:抑郁症fMRI数据分析方法及辅助诊断治疗模型研究(61170136);多模态脑功能复杂网络分析方法及应用研究(61373101);抑郁症EEG功能脑网络构建及异常特征分析研究(61472270);基于解剖距离及节点相似度的多尺度脑功能网络建模方法研究(61402318); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金课题资助项目(20131402110006); 太原理工大学青年基金资助项目:抑郁症静息态功能脑网络拓扑属性差异分析研究(2012L014,2013T047)
中文摘要:

为了提高静息态功能脑网络可信度,引用基于随机分块模型的网络重构方法对脑网络进行重构。通过网络指标的分析,验证该方法在脑网络中的适用性,找到网络中的虚假边;采用网络最大联通子集的方法来分析虚假边对网络连通性的影响。实验结果表明,该方法可用于脑网络的重构,通过重构可以找到影响脑网络连通性的虚假边,提高了连通性的可信度。

英文摘要:

In order to improve the reliability of functional brain network in resting state,a method based on stochastic block model is introduced to reconstruct functional brain network in resting state.Network indexes are analyzed to verify whether the method is suitable for use in brain network.Spurious interactions of brain network are found,and the method of the biggest linking subset of brain network is used on analyze the influence of spurious interactions on network connectivity.The experimental results show that the method of construction can be used in functional brain network in resting state,and the reconstructed network improves the reliability of functional brain network in resting state.With the reconstruction spurious interactions influencing functional brain network can be found,and the removal of these spurious interactions can improve the reliability of network connectivity.

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期刊信息
  • 《太原理工大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:山西省教育厅
  • 主办单位:太原理工大学
  • 主编:黄庆学
  • 地址:太原市迎泽西大街79号
  • 邮编:030024
  • 邮箱:tyutxb@tyut.edu.cn
  • 电话:0351-6014376 6014556
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-9432
  • 国内统一刊号:ISSN:14-1220/N
  • 邮发代号:22-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校学报优秀期刊一等奖、二等奖,国家双效期刊奖,华北十佳期刊优秀奖,山西省一级期刊奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9375