基于加权网络的大脑功能连接模块划分方法

摘要

本发明涉及一种基于加权网络的大脑功能连接模块划分方法，主要步骤为：对大脑功能磁共振成像进行预处理并与标准分区模板匹配，提取各个脑区对应的时间序列；采用滑窗法分离每个窗口对应的子时间序列，将所有窗口的相关系数矩阵组合，构建大脑功能连接的动态加权网络；由介数率得出考虑权重时加权网络的边介数，计算忽略权重的边介数、介数率和连接边权重的比值，并移除该比值最大的连接边；输出模块划分结果并计算模块度的值，直到网络中没有可以移除的连接边为止；输出模块度的最大值对应的模块划分结果。该方法综合考虑了大脑功能连接的动态特征与权值变化，弥补了传统模块划分方法忽略时变特性和对权值进行简单阈值化处理的不足。