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  1. 基于独立成分的加权高阶脑网络的分类方法

  2. 为了解决传统的磁共振成像数据分类方法正确率较低的问题,提出了一种基于独立成分分析的高阶功能连接网络,使用加权图的频繁子图挖掘和判别性特征选择进行分类研究的方法。该方法不需要依赖先验的脑图谱模板,充分考虑了扫描时间内的时变特性,且将频繁子图挖掘应用到了加权图上。同时为了更准确地找到具有判别性的子图特征,也提出了几种新的判别性特征选择方法。结果发现基于独立成分的加权高阶脑网络的静息态功能磁共振成像分类方法有效地提高了阿尔兹海默症诊断的正确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：413kb
    • 提供者：weixin_38727062

  1. 基于静息状态fMRI的ADHD儿童复杂脑网络分析

  2. 基于静息状态fMRI的ADHD儿童复杂脑网络分析，冀鑫如，崔俊伟，注意缺陷/多动障碍（Attention Deficit/Hyperactivity Disorder，ADHD）是一种非常常见的儿童精神障碍疾病。ADHD已成为近十年来我国甚至世界一个�

  3. 所属分类：其它

  1. 磁刺激穴位对亚健康失眠的脑网络的影响

  2. 磁刺激穴位对亚健康失眠的脑网络的影响，吴霞，于洪丽，亚健康失眠严重影响人们的身心健康、生活质量和工作效率。针灸对失眠具有良好的治疗效果，但存在不易量化等问题。磁刺激与电刺激

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：609kb
    • 提供者：weixin_38659159

  1. 基于混沌神经网络的脑网络动力学研究_郭振强 (1).caj

  2. 知网博士论文混沌神经网络是近年来发展起来的一门新的科学,人工神经网络是为了 研究人类的认知过程而发展起来的,它的中心问题是认知与模拟。由于人类 对真实神经系统只了解非常有限一部分,人工神经网络的完善与发展有待于 神经生理学、神经解剖学的研究给出更加详细的信息和证据。近来人们发现 了脑中存在着混沌现象,混沌理论可用来理解脑中某些不规则的活动,从而, 混沌动力学为人们研究神经网络提供了新的契机,对于混沌神经网络的研究 成为摆在人们面前的又一新课题。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：iscca12

  1. 基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：481kb
    • 提供者：weixin_38557896

  1. 脑网络拓扑属性解读（二）

  2. 度的分布（degree distribution）：反映网络容易受到侵犯的特征之一。具有幂律度分布（power-law degree distribution）的复杂网络对逐渐随机恶化具有弹性，但容易受到高度中心节点的中断。既往研究显示一些网络具有局部行为类似幂律度分布，这被认为是弹性的有效标记。 分类系数（assortativity coefficient）：是连接（link）两端的所有节点的度之间的相关系数。这也是网络弹性的有效标记（同上述），是反映网络容易受到侵犯的特征之一。 在这两个指标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_38521831

  1. 静息状态功能磁共振成像显示2型糖尿病患者无认知障碍的脑网络拓扑结构改变

  2. 静息状态功能磁共振成像显示2型糖尿病患者无认知障碍的脑网络拓扑结构改变

  3. 所属分类：其它

  1. 基于交叉频率耦合算法的脑网络在工作记忆中的动态特性

  2. 基于交叉频率耦合算法的脑网络在工作记忆中的动态特性

  3. 所属分类：其它

  1. 集线器检测的多视图图嵌入用于脑网络分析

  2. 集线器检测的多视图图嵌入用于脑网络分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：718kb
    • 提供者：weixin_38609453

  1. 多尺度一致性脑网络的构建：方法与应用

  2. 多尺度一致性脑网络的构建：方法与应用

  3. 所属分类：其它

  1. 监督词典学习以推断并发脑网络

  2. 基于任务的功能磁共振成像（tfMRI）已被广泛用于通过功能磁共振成像扫描中的预定义刺激范例探索功能性大脑网络。 传统上，通用线性模型（GLM）是检测任务引发网络的主要方法。 但是，GLM专注于任务诱发或事件诱发的大脑React，并且可能忽略了大脑固有的功能。 相比之下，词典学习和稀疏编码方法近来备受关注，这些方法已显示出将fMRI信号自动系统地分解为有意义的任务诱发和内在并发网络的希望。 然而，当前数据驱动的字典学习方法的两个显着局限性是：任务范式的先验知识没有得到充分利用，并且不同大脑中字典原

  3. 所属分类：其它

  1. 基于子网的脑网络分类核心

  2. 基于子网的脑网络分类核心

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：836kb
    • 提供者：weixin_38743076

  1. 静止状态脑网络的频率依赖性拓扑模式

  2. 使用静止状态功能磁共振成像技术已广泛研究了大脑网络的基础拓扑结构，重点是从0.01到0.1 Hz的低频带。 但是，关于相应的大脑网络的频率特异性在很大程度上仍不清楚。 在当前的研究中，引入了一种称为互补整体经验模式分解（CEEMD）的数据驱动方法，以将每个体素的时间序列分为具有不同频带的几个固有振荡节律。 我们的数据表明，全脑BOLD信号可以自动分为五个特定频段。 应用CEEMD方法后，分析了这五个时间相关网络的拓扑模式。 结果表明，在0至0.015 Hz的超低频带中，包括网络加权度，网络效率，

  3. 所属分类：其它

  1. 基于内部节点拓扑的多图聚类及其在脑网络中的应用

  2. 基于内部节点拓扑的多图聚类及其在脑网络中的应用

  3. 所属分类：其它

  1. 脑网络启发算法：预训练的极限学习机

  2. 极限学习机（ELM）是一种有前途的学习方法，用于训练“通用”单隐藏层前馈神经网络（SLFNs），近来其快速的学习速度，良好的泛化能力和易实现性引起了人们的极大兴趣。但是，由于其手动选择的网络参数（例如，输入权重和隐藏的偏差），ELM的性能可能会容易下降。 在本文中，我们针对分类问题提出了一种新颖的预先训练的极限学习机（简称P-ELM）..在P-ELM中，优越的网络参数由基于ELM的自动编码器（ELM-AE）预先训练在人脸图像识别和手写方面的实验和比较。图像注释应用表明，P-ELM是有前途的，并且

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：568kb
    • 提供者：weixin_38514322

  1. 基于Kendall改进的同步算法癫痫脑网络分析

  2. 基于Kendall改进的同步算法癫痫脑网络分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：546kb
    • 提供者：weixin_38604951

  1. 出租车司机的大规模功能性脑网络变化：静态fMRI的证据

  2. 出租车司机的大规模功能性脑网络变化：静态fMRI的证据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：470kb
    • 提供者：weixin_38641366

  1. 多层脑：颞fMRI脑网络的构建和多层基序分析的管道-源码

  2. 多层脑 时态fMRI脑网络的构建和多层图案分析的管道。 由多个模块化部分组成，每个部分都可以单独应用-无需将自己仅限于大脑数据。 网络建设 用于从四维数据阵列创建多层网络的工具。 现成的实现可以从NMRITI数据格式的fMRI文件中读取数据阵列，但是自然可以使用任何数据阵列。 母题分析 用于从任何种类的多层网络中识别同构子图和图案分布的工具。 使用库作为多层网络后端。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：81kb
    • 提供者：weixin_42134338

  1. 不同时间尺度的静息态功能脑网络对抑郁症识别的影响

  2. 不同时间尺度的静息态功能脑网络对抑郁症识别的影响

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：944kb
    • 提供者：weixin_38628830

  1. 阿尔兹海默症脑网络演化建模

  2. 阿尔兹海默症作为一种常见且多发的疾病，严重影响着中老年群体的生活质量与水平，深入理解阿尔兹海默症的发病机制和发展进程对于研发相关预防措施及治疗手段非常重要。现有研究大多基于病变前后大脑静态特性的对照分析，忽略了其病变过程中的动态演化机制。基于功能磁共振成像数据构建大脑功能网络，对其病变过程纵向发展中神经系统动态演化过程进行深入研究，提出了一种基于脑网络水平的阿尔兹海默症病变过程的动态演化模型，以模拟大脑在神经系统病变过程中的动态演变及可塑过程，最后，从多个角度对演化结果进行评估，验证了模型的合理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：79kb
    • 提供者：weixin_38653296
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