基于特征模态与分层模块的脑功能模式特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于特征模态与分层模块的脑功能模式特征提取方法，具有步骤为：先对大脑fMRI图像数据进行预处理；然后提取脑区时间序列，采用滑动时间窗方法构建动态功能连接网络；接着按照特征值从大到小的顺序，对特征模态进行排序，根据排序后的特征模态对动态功能连接网络进行分层模块划分；然后再计算动态功能连接网络的动态特征；最后分析动态功能连接网络动态特征与认知行为的关系。本发明利用动态功能连接模式分解算法，并通过对动态功能连接网络进行分层模块划分，能够提取更深层次的大脑脑区连接信息；不仅能够刻画静息态与任务态下的功能模式动态演化的差异，而且有效刻画大脑功能模式的动态改变以及大脑的认知能力。