基于Kendall改进的同步算法癫痫脑网络分析

• 作者: 侯凤贞 刘新峰 戴加飞 李锦 王俊 董泽芹
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: electroencephalogram 癫痫 Kendall等级相关 复杂网络
• 年，卷（期）: 2014,（20）
• 所属期刊栏目: 物理学交叉学科及有关科学技术领域
• 页码范围: 208705-1-208705-6
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.63.208705

摘要

提出了一种基于Kendall等级相关改进的同步算法IRC (inverse rank correlation)。 Kendall等级相关是非线性动力学分析的一般化算法，可有效地度量变量间的非线性相关性。复杂网络的研究已逐渐深入到社会科学的各个领域，脑网络的研究已经成为当今脑功能研究的热点。利用改进的IRC算法，基于脑电EEG (electroencephalogram)数据来构建大脑功能性网络。对构建的脑功能网络的度指标进行了分析，以调查癫痫脑功能网络是否异于正常人。结果显示：使用该改进的算法能够对癫痫和正常脑功能网络显著区分，且只需要记录很短的脑电数据。实验结果数据表明，该方法适用于区分癫痫和正常脑组织网络度指标，它可有助于进一步地加深对大脑的神经动力学行为的研究，并为临床诊断提供有效工具。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯凤贞	中国药科大学理学院	23	95	6.0	9.0
2	王俊	南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室	88	317	10.0	14.0
3	戴加飞	南京军区南京总医院神经内科	24	163	7.0	12.0
4	刘新峰	南京军区南京总医院神经内科	149	1344	19.0	30.0
5	李锦	陕西师范大学物理学与信息技术学院	44	345	9.0	17.0
6	董泽芹	南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室	1	12	1.0	1.0