| 基于时间自动机的脑网络时空演化建模方法 |
| |
| 引用本文： | 裴常福,王 彬,薛 洁,刘 辉,熊 新.基于时间自动机的脑网络时空演化建模方法[J].计算机工程与应用,2018,54(14):45-51. |
| |
| 作者姓名： | 裴常福 王 彬 薛 洁 刘 辉 熊 新 |
| |
| 作者单位： | 1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650500
2.云南警官学院 信息网络安全学院，昆明 650500 |
| |
| 摘 要： | 人类大脑本质上是不断变化的整体，但基于静息态功能磁共振成像重构技术的人脑网络动态特性研究尚在起步阶段，并且大多采用定性的方法描述。采用时间自动机理论对脑网络在时间和空间上的系统动态特征和演化过程展开了建模方法研究，首先通过对采样时间区间上血氧依赖水平信号的处理得到全脑脑区在单个采样点上的状态描述，然后通过无监督聚类获取其状态集，研究其状态随时间转换的可观测性，最后在此基础上结合时间自动机理论对脑网络状态的演化过程进行建模，从而达到对脑网络动态特性定量描述的目的。实验结果显示该方法可定量描述人脑网络的状态转换规律和演变进程，对不同被试数据具有普适性，并且可辨识出被试的异常演化过程，为脑网络动态特性的深入研究提供了理论基础。
|
| 关 键 词： | 脑功能网络 动态特性 状态演化 时间自动机 血氧依赖水平 |
Spatio-temporal evolution modeling method of brain network based on time automata |
| |
| PEI Changfu,WANG Bin,XUE Jie,LIU Hui,XIONG Xin.Spatio-temporal evolution modeling method of brain network based on time automata[J].Computer Engineering and Applications,2018,54(14):45-51. |
| |
| Authors: | PEI Changfu WANG Bin XUE Jie LIU Hui XIONG Xin |
| |
| Affiliation: | 1.Faculty of Information Engineering & Automation, Kunming University of Science & Technology, Kunming 650500, China
2.Faculty of Information Network Security, Yunnan Police College, Kunming 650500, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | brain function network dynamic characteristics state evolution timed automata Blood Oxygen Level Dependent（BOLD） |
|
| 点击此处可从《计算机工程与应用》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机工程与应用》下载全文 |
