【技术实现步骤摘要】
一种基于Granger神经疾病全脑有向网络分析方法
本专利技术属于网络分析
，具体涉及一种基于Granger的神经疾病全脑有向网络分析方法。
技术介绍
近年来，阿尔兹海默症和帕金森等神经精神类疾病在全球范围内患病率逐渐上升，对患者个人及家庭都造成了严重影响。然而此类疾病的致病机制尚未明确，并没有治愈的医疗举措。鉴于人类大脑对人类感知和行为的核心作用，研究人类大脑至关重要。人脑是由功能不同的脑区连接构成的一个庞大物理组织，负责语言、听力和认知等多种高级功能，同时部分脑区之间又存在各自的功能连接体系。大脑的高级功能不能单纯地理解为局部激活的综合，还需要结合网络中的分离和整合功能。早期神经科学的研究主要通过功能连接衡量脑区之间的相关关系，但脑网络内部信息传递的方向却少有研究。因此，探索脑区之间功能交互的方向性有助于对神经系统的研究。在神经科学领域，实现脑区间方向性连接最常用的方法是Granger因果分析。然而传统的GC方法适用于时间序列数量较少，时间序列长度较大的情况。随着系统中时间序列的增加，模型的复杂度也...
【技术保护点】
1.一种基于Granger的神经疾病全脑有向网络分析方法，由由fMRI数据、lsGC方法和图论分析构成，其特征在于：所述fMRI数据进行预处理，通过脑图谱将人脑划分为多个感兴趣区域，提取时间序列；所述lsGC方法建立时间序列间的因果关系，构建全脑有向权值网络，并选择合适阈值，将全连接网络转化为稀疏网络，对网络进行全局和局部分析。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于Granger的神经疾病全脑有向网络分析方法，由由fMRI数据、lsGC方法和图论分析构成，其特征在于：所述fMRI数据进行预处理，通过脑图谱将人脑划分为多个感兴趣区域，提取时间序列；所述lsGC方法建立时间序列间的因果关系，构建全脑有向权值网络，并选择合适阈值，将全连接网络转化为...
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