【摘 要】
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为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁
【机 构】
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北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,南阳师范学院软件学院
【基金项目】
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国家“973”重点基础研究发展规划资助项目(2014CB744601);国家自然科学基金资助项目(61375059,61672065);河南省科技厅科技攻关资助项目(142102210588);南阳师范学院校级青年科研资助项目(QN2017040)
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为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁共振成像(fMRI)数据,将GMM映射到抗体上;利用ICS算法搜索能够反映脑岛功能分布的GMM,并在搜索过程中融入具有抗噪能力的动态邻域信息,以提高其搜索质量;利用最优的GMM实现对脑岛的功能划分.在划分数为2~12的脑岛功能划分上,新方法搜得的GMM具有最高的似然分数,而且相应划分结果的轮廓系数也达到了最大值.真实脑岛fMR
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