一种基于Granger神经疾病全脑有向网络分析方法

摘要

本发明公开了一种基于Granger的神经疾病全脑有向网络分析方法，由由fMRI数据、lsGC方法和图论分析构成，所述fMRI数据进行预处理，通过脑图谱将人脑划分为多个感兴趣区域，提取时间序列；所述lsGC方法建立时间序列间的因果关系，构建全脑有向权值网络，并选择合适阈值，将全连接网络转化为稀疏网络，对网络进行全局和局部分析。该发明有助于研究人类全脑网络信息的流动情况，以及脑网络整体和局部的拓扑结构。若要对象为神经精神疾病病人，有利于定位疾病影响的脑区，发现潜在的致病机理，辅助医学诊断。