技术详细介绍
一种基于脑网络结构的神经疾病分析方法
脑网络结构的神经疾病分析方法包括以下步骤步骤一，对扩散张量成像数据进行预处理；步骤二，节点和边是脑网络的两个基本元素；关于脑节点的定义，根据人脑网络组图谱将整个大脑分成246个感兴趣的皮质和皮层下的区域，每个区域代表网络的一个节点；对于网络的边，使用FSL工具中的纤维跟踪，并通过稀疏阈值法构建出无权二值网络；步骤三，计算全球和区域网络测量，并且计算每个网络度量的曲线下面积AUC；对每个网络度量以及每个网络度量的AUC执行非参数置换测试确定在网络属性中是否存在显着的组差异，脑网络结构的神经疾病分析方法同时通过已有的实验数据，来判断样本患病情况和信息。本发明有效实现神经疾病的辅助诊断和分析。
脑网络结构的神经疾病分析方法包括以下步骤步骤一，对扩散张量成像数据进行预处理；步骤二，节点和边是脑网络的两个基本元素；关于脑节点的定义，根据人脑网络组图谱将整个大脑分成246个感兴趣的皮质和皮层下的区域，每个区域代表网络的一个节点；对于网络的边，使用FSL工具中的纤维跟踪，并通过稀疏阈值法构建出无权二值网络；步骤三，计算全球和区域网络测量，并且计算每个网络度量的曲线下面积AUC；对每个网络度量以及每个网络度量的AUC执行非参数置换测试确定在网络属性中是否存在显着的组差异，脑网络结构的神经疾病分析方法同时通过已有的实验数据，来判断样本患病情况和信息。本发明有效实现神经疾病的辅助诊断和分析。