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針對傳統(tǒng)靜態(tài)功能連接分析技術(shù)不能準(zhǔn)確反映大腦動態(tài)功能狀態(tài)的問題，提出了一種基于全腦動態(tài)功能連接（DFC）分析對大腦的狀態(tài)變化進(jìn)行表達(dá)的方法。首先，利用個體的彌散張量成像（DTI）數(shù)據(jù)構(gòu)建高精確度全腦網(wǎng)絡(luò)，將運(yùn)動任務(wù)下功能磁共振成像（ fMRI）數(shù)據(jù)映射到相應(yīng)DTI空間后，提取各節(jié)點(diǎn)fMRI信號；然后，采用滑動時間窗口方法計算隨時間變化的全腦功能連接強(qiáng)度矩陣，并提取動態(tài)功能連接向量（ DFCV）樣本；最后，將所有個體的DFCV樣本通過基于Fisher準(zhǔn)則的字典學(xué)習(xí)（FDDL）算法進(jìn)行稀疏表達(dá)和分類。共得到8個該運(yùn)動任務(wù)下全腦功能連接狀態(tài)模式，各模式的功能連接強(qiáng)度空間分布具有明顯差異，模式1、模式2和模式3占據(jù)了大部分樣本分布（77.6%），且與平均靜態(tài)功能連接強(qiáng)度矩陣之間的相似度明顯高于其他5個模式。此外，大腦在各模式之間的狀態(tài)遷移遵循一定的規(guī)律。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用全腦DFC和FDDL學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，能夠有效地對任務(wù)態(tài)下大腦的功能狀態(tài)變化進(jìn)行表達(dá)，為研究腦動態(tài)信息處理機(jī)制提供基礎(chǔ)。
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