论文摘要
针对K-means等聚类方法在脑网络状态观测中稳定性和鲁棒性较差的缺点,提出了一种基于瞬时转变率模型的脑网络状态观测算法。通过对状态转换临界点进行分组统计和分析,计算每一个临界时间点的状态瞬时转变率,在此基础上构建脑网络状态观测算法,并使用区间估计方法对状态转换的观测效果进行估计和验证。在脑网络数据库样本中的实验结果显示,与K-means等脑网络状态聚类观测算法相比,该算法在不同条件下的聚类稳定性更好,对样本差异的适应性更强,受参数选择的影响更小,能直观地观测到脑网络状态转换趋势。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘畅,王彬,薛洁,熊新,郭子洋
关键词: 状态观测,动态功能连接,高维聚类,静息态
来源: 计算机工程与科学 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技
专业: 生物学,生物医学工程,计算机软件及计算机应用
单位: 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南警官学院信息网络安全学院
基金: 国家自然科学基金(81470084,81771926,61463024,61763022,61263017)
分类号: R318;TP301.6
页码: 1325-1334
总页数: 10
文件大小: 1020K
下载量: 67
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