[發(fā)明專利]一種動(dòng)態(tài)高階腦網(wǎng)絡(luò)分析方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110263923.6
• 申請(qǐng)日: 2021-03-11
• 公開（公告）號(hào): CN113017597A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 接標(biāo);馮春香;王正東;卞維新;丁新濤;陳付龍;羅永龍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 安徽師范大學(xué);賽爾網(wǎng)絡(luò)有限公司
• 主分類號(hào): A61B5/055
• 分類號(hào): A61B5/055
• 代理公司: 蕪湖安匯知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 34107
• 代理人: 鐘雪

1.一種動(dòng)態(tài)高階腦網(wǎng)絡(luò)分析方法，其特征在于，所述方法具體包括如下步驟：

步驟1：對(duì)每個(gè)樣本，采用滑動(dòng)窗相關(guān)法將大腦區(qū)域的整個(gè)時(shí)間序列均等劃分成n個(gè)連續(xù)且非重疊的時(shí)間窗；

步驟2：通過(guò)二階的腦功能連接網(wǎng)絡(luò)DFCN中成對(duì)腦區(qū)的功能結(jié)構(gòu)之間的相似性來(lái)構(gòu)建動(dòng)態(tài)高階功能連接網(wǎng)絡(luò)DHO-FCN；

步驟3：在動(dòng)態(tài)高階功能連接網(wǎng)絡(luò)DHO-FCN中計(jì)算各腦區(qū)的時(shí)序變化特征及空間變化特征；

步驟4：基于各腦區(qū)的時(shí)序變化特征及空間變化特征來(lái)進(jìn)行腦疾病的分類。

2.如權(quán)利要求1所述動(dòng)態(tài)高階腦網(wǎng)絡(luò)分析方法，其特征在于，所有成對(duì)腦區(qū)的功能結(jié)構(gòu)之間的相似性即構(gòu)成了動(dòng)態(tài)高階功能連接網(wǎng)絡(luò)DHO-FCN，其中，第t個(gè)二階網(wǎng)絡(luò)中腦區(qū)r、腦區(qū)q功能結(jié)構(gòu)之間的相似性pcc(F^t(r:),F^t(q:))計(jì)算公式具體如下：

G^t(r,q)＝pcc(F^t(r:),F^t(q:))

其中，F(xiàn)^t(r:)＝{F^t(r,1)，F(xiàn)^t(r,2)，...，F(xiàn)^t(r,R)}表示第t個(gè)二階網(wǎng)絡(luò)中腦區(qū)r的功能結(jié)構(gòu)，F(xiàn)^t(r,R)表示第t個(gè)二階網(wǎng)絡(luò)中腦區(qū)r與腦區(qū)R的相關(guān)系數(shù)；

F^t(q:)＝{F^t(q,1)，F(xiàn)^t(q,2)，...，F(xiàn)^t(q,R)}表示第t個(gè)二階網(wǎng)絡(luò)中腦區(qū)q的功能結(jié)構(gòu)，F(xiàn)^t(q,R)表示第t個(gè)二階網(wǎng)絡(luò)中腦區(qū)q與腦區(qū)R的相關(guān)系數(shù)，R表示腦區(qū)的總個(gè)數(shù)。

3.如權(quán)利要求2所述動(dòng)態(tài)高階腦網(wǎng)絡(luò)分析方法，其特征在于，二階網(wǎng)絡(luò)F^t(q,R)的計(jì)算公式具體如下：

其中，和分別表示第t個(gè)時(shí)間窗中腦區(qū)q和腦區(qū)R的BOLD信號(hào)序列，表示第t個(gè)時(shí)間窗中腦區(qū)q的BOLD信號(hào)序列和腦區(qū)R的BOLD信號(hào)序列的相似性。

4.如權(quán)利要求1所述動(dòng)態(tài)高階腦網(wǎng)絡(luò)分析方法，其特征在于，時(shí)序和空間變化特征獲取過(guò)程具體如下：

構(gòu)造各腦區(qū)的矩陣K和矩陣M，矩陣K描述腦區(qū)的時(shí)序變化特性，矩陣M描述腦區(qū)的空間變化特性；

將矩陣K和M的最大特征值作為對(duì)應(yīng)腦區(qū)的時(shí)序特征和空間特征；

腦區(qū)r的矩陣K用矩陣K_r表示，矩陣K_r∈R^n×n，n為時(shí)間窗的總數(shù)量，K_r定義如下：

K_r(t,l)＝1-pcc(G^t(r:),G^l(r:))

其中，pcc(G^t(r:),G^l(r:))表示第t個(gè)高階網(wǎng)絡(luò)和第l個(gè)高階網(wǎng)絡(luò)中腦區(qū)r的功能結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)系數(shù)，t和l從1～n依次取值；

腦區(qū)r的矩陣M用矩陣M_r表示，矩陣M_r∈R^(R-1)×(R-1)，R表示腦區(qū)的總個(gè)數(shù)，矩陣M_r定義如下：

M_r(p,q)＝1-pcc(G^(：)(r,p),G^(：)(r,q))

其中，pcc(G^(：)(r,p),G^(：)(r,q))表示與腦區(qū)r有關(guān)的兩個(gè)功能序列之間的相關(guān)系數(shù)，p和q從1～R依次取值，且p≠r，q≠r；

G^(：)(r,p)＝[G¹(r,p)，G²(r,p)，...，Gⁿ(r,p)]^T表示所有時(shí)間窗中腦區(qū)r和腦區(qū)p的功能結(jié)構(gòu)序列之間的功能連接的變化輪廓，Gⁿ(r,p)表示第n個(gè)高階網(wǎng)絡(luò)中腦區(qū)r和腦區(qū)p的相關(guān)系數(shù)，G^(：)(r,q)＝[G¹(r,q)，G²(r,q)，...，Gⁿ(r,q)]^T表示所有時(shí)間窗中腦區(qū)r和腦區(qū)q的功能結(jié)構(gòu)序列之間的功能連接的變化輪廓，Gⁿ(r,q)表示第n個(gè)高階網(wǎng)絡(luò)中腦區(qū)r和腦區(qū)q的相關(guān)系數(shù)。