【摘 要】
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针对传统静态功能连接分析技术不能准确反映大脑动态功能状态的问题,提出了一种基于全脑动态功能连接（DFC）分析对大脑的状态变化进行表达的方法。首先,利用个体的弥散张量成像（D
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61273362);西北工业大学博士论文创新基金资助项目(CX201216)
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针对传统静态功能连接分析技术不能准确反映大脑动态功能状态的问题,提出了一种基于全脑动态功能连接（DFC）分析对大脑的状态变化进行表达的方法。首先,利用个体的弥散张量成像（DTI）数据构建高精确度全脑网络,将运动任务下功能磁共振成像（fMRI）数据映射到相应DTI空间后,提取各节点fMRI信号;然后,采用滑动时间窗口方法计算随时间变化的全脑功能连接强度矩阵,并提取动态功能连接向量（DFCV）样本;最后,将所有个体的DFCV样本通过基于Fisher准则的字典学习（FDDL）算法进行稀疏表达和分类。共得到8个该
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