MCI患者高阶动态功能连接的图论网络构建方法及分类

针对在低阶脑网络应用图论忽视了功能连接高阶动态性的问题，提出了一种基于高阶动态功能连接的图论网络构建方法(GNC-HodFC),提取高阶FC网络的图论特征以对轻度认知障碍患者和健康被试者进行差异性分析及分类。首先定义了表征高阶动态脑网络连接的图论节点和边；然后利用滑动窗相关技术提取低阶功能连接信息，提出平稳性判据，选取最优特征子集以构建图论的节点；最后提出自适应阈值策略对高阶动态功能连接信息进行选取以构建图论的边，最终完成高阶动态脑网络的图构建。实验结果表明，GNC-HodFC的平均分类准确率可以达到70.5%,优于其他三种对比方法，且患者组和健康组的图论特征中存在显著性差异，GNC-HodFC方法可以为轻度认知障碍的诊断提供新的辅助手段。