[發(fā)明專利]一種基于權值分布的閾值化方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910452319.0 | 申請日： | 2019-05-28 |
| 公開（公告）號： | CN110211671B | 公開（公告）日： | 2021-03-16 |
| 發(fā)明（設計）人： | 接標;王正東;卞維新;丁新濤;周文;左開中;陳付龍;羅永龍 | 申請（專利權）人： | 安徽師范大學 |
| 主分類號： | G16H30/20 | 分類號： | G16H30/20;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 蕪湖安匯知識產(chǎn)權代理有限公司 34107 | 代理人： | 鐘雪 |
| 地址： | 241000 安徽省*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 分布 閾值 方法 | ||
1.一種基于權值分布的閾值化方法，其特征在于，所述方法具體包括如下步驟：
S1、基于類標簽將訓練集樣本分為兩個樣本組，即病人組和正常人組；
S2、針對兩個樣本組中所有樣本，將各腦區(qū)時間序列間的Pearson相關系數(shù)作為其連接權重，構建腦網(wǎng)絡鄰接矩陣；
S3、基于兩樣本組的功能連接分布差異，針對每個腦區(qū)對構建一個閾值；
腦區(qū)對i和j的閾值構建方法具體如下:
S31、假定腦區(qū)對i和j功能性連接權值在每個樣本組中的分布服從高斯分布，即和并利用兩個組的樣本分別估計出兩個高斯分布的參數(shù)值；
S32、利用Kullback-Leibler散度估計兩個高斯分布之間的距離
S33、若距離大于設定值δ，則計算兩個高斯分布的交叉點τ，將交叉點τ作為腦區(qū)對i和j的閾值，否則移去腦區(qū)對i和j的連接邊。
2.如權利要求1所述基于權值分布的閾值化方法，其特征在于，高斯分布的參數(shù)采用如下公式進行計算：
其中，表示第t個病人網(wǎng)絡的第i和j個腦區(qū)的功能連接權重，表示第t個正常人網(wǎng)絡的第i和j個腦區(qū)的功能連接權重，N為病人樣本組中的樣本數(shù)量，M為正常人樣本組中的樣本數(shù)量。
3.如權利要求1所述基于權值分布的閾值化方法，其特征在于，的計算公式具體如下：
4.如權利要求1所述基于權值分布的閾值化方法，其特征在于，在步驟S2之前還包括：
對兩個樣本組中的所有樣本進行預處理，獲取樣本中各腦區(qū)的時間序列。
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