基于描峰聚类的动态脑功能网络状态划分

作者：崔园

来源：北京生物医学工程, 2019, (06): 575-582.

• 动态功能连接
• 静息态功能磁共振成像
• 描峰聚类
• 脑功能网络
• 降维

目的 近年来脑功能网络的动态属性分析已经成为脑功能研究的热点,脑功能网络状态划分则是脑功能网络动态属性分析的重要方面,目前国际上广泛采用的脑功能网络状态划分策略是k均值聚类算法,而k均值聚类算法存在两个缺陷。而描峰聚类(density peak clustering)算法能直观展现合理的类别数,从而有效解决k均值聚类中k值难以确定的问题。本文拟基于动态功能连接(dynamic functional connectivity, DFC)的脑功能网络状态划分,为脑功能网络划分探索新的模型。方法 基于61位成年人静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic...

• 单位
  北京交通大学