多重分形与层次聚类在脑静息态f MR I数据分析中的应用

• 作者: 杨超 王冬翠 田树香 罗邵辉 肖文香 陈真诚
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 多重分形 层次聚类 静息态 fMRI
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 222-225
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 2909字
• 语种: 中文

摘要

为了检测人脑静息态下默认模式网络的功能连接状况，从静息态的脑部 fMRI 影像中提取各个脑区的血氧水平依赖(BOLD)信号，分析其质量指数函数及奇异谱函数曲线的性质，发现 BOLD信号具有一定的多重分形性。分别计算全脑160个感兴趣区域(ROI)的BOLD信号分形谱函数的3个特征参数并组成特征向量，以这些特征向量作为层次聚类，识别出包含 ROI_73(扣带回的代表节点)的簇团，该簇团与Dosenbach的研究结果比较，有25个 ROI是相同的，差异较少。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈真诚	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	91	434	12.0	16.0
2	肖文香	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	27	138	7.0	10.0
3	杨超	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	28	71	5.0	6.0
4	罗邵辉	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	1	1.0	1.0
5	王冬翠	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	2	6	1.0	2.0
6	田树香	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	5	18	3.0	4.0