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基于分形特征的阿尔茨海默病脑网络结构分析
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作者 孙思翔 李东艳 《智能科学与技术学报》 CSCD 2024年第3期329-337,共9页
阿尔茨海默病患者的功能脑网络在小世界及聚类系数等拓扑属性上与认知正常者存在差异。为进一步揭示阿尔茨海默病患者脑网络的结构特征及其与认知正常者脑网络结构的差异,引入分形特征进行对比分析。实验结果表明,阿尔茨海默病患者与认... 阿尔茨海默病患者的功能脑网络在小世界及聚类系数等拓扑属性上与认知正常者存在差异。为进一步揭示阿尔茨海默病患者脑网络的结构特征及其与认知正常者脑网络结构的差异,引入分形特征进行对比分析。实验结果表明,阿尔茨海默病患者与认知正常者的脑网络在相同盒覆盖半径下的最小盒子数与连接比例存在显著差异。脑网络阈值为0.4时,认知正常者脑网络的连接比例值分布在区间[0,1],而阿尔茨海默病患者脑网络的连接比例值分布在区间(0.5,1)。同时,不同阈值下,阿尔茨海默病患者脑网络的平均连接比例均高于认知正常者。上述网络结构差异可为阿尔茨海默病的诊断提供一种新参考。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 分形特征 盒覆盖法 连接比例
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