【摘 要】
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针对脑功能网络的构建受到特定大脑图谱对兴趣点描述准确度及覆盖度的限制,提出了基于认知任务信息和神经影像数据的脑功能网络构建方法。首先计算f MRI体素对于认知任务的敏感度,然后在此基础上选取兼顾分布均衡和去中心化的大脑兴趣点,从而构建任务驱动的脑功能网络。实验通过在人脸情绪识别认知任务相关的梭状回构造任务驱动的脑功能网络,其度中心性、聚类系数、全局效率、局部效率这四个复杂网络指标均优于典型大脑图谱
【机 构】
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北京工业大学信息学部,江苏科技大学计算机学院,北京林业大学人文社会科学学院,前桥工科大学生命科学与信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61420106005),北京市自然科学基金资助项目(4182005),教育部人文社科基金资助项目(14YJC740030)。
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针对脑功能网络的构建受到特定大脑图谱对兴趣点描述准确度及覆盖度的限制,提出了基于认知任务信息和神经影像数据的脑功能网络构建方法。首先计算f MRI体素对于认知任务的敏感度,然后在此基础上选取兼顾分布均衡和去中心化的大脑兴趣点,从而构建任务驱动的脑功能网络。实验通过在人脸情绪识别认知任务相关的梭状回构造任务驱动的脑功能网络,其度中心性、聚类系数、全局效率、局部效率这四个复杂网络指标均优于典型大脑图谱梭状回中兴趣点构成的网络。结果表明,计算得到的大脑兴趣点具有更强的整合性,更适合用于表征特定认知任务下的
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