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摘要
本文针对目前脑功能分区不够准确的问题,基于静息态功能磁共振数据,提出了一种融合t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)与自动谱聚类(ASC)的人脑功能精细分区的算法.首先,基于静息态功能磁共振图像,对需功能划分的脑区与全脑的时间序列作相关分析,得到需划分脑区的功能连接模式;然后,利用t-SNE算法提取高维功能连接模式特征;最后,通过基于本征间隙的ASC算法自动确定聚类数目,并对降维后的脑区特征分类,得到精细划分的脑亚区.模拟种子区域上的实验结果表明,相较谱聚类算法,以及结合主成分分析的谱聚类算法,本文方法对脑功能体素划分更优.进一步将本方法应用到真实人脑的功能分区中,成功地将海马旁回分为左右半球各3个亚区.本研究表明使用t-SNE与ASC融合的算法可提高脑功能分区准确性,是脑功能精细分区、进而构建脑功能图谱的一种有效方法.
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