【摘 要】
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Objective: A newalgorithmisdevelopedtoinfertheeffectiveconnectivitybetweendifferentbrainregionsbycombiningartificial immunealgorithm(AIA)withtheBayesnetmethod,namedasAIAEC.
【机 构】
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Xuanwu Hospital,CapitalMedicalUniversity
【出 处】
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中华放射学学术大会2016、中华医学会第23次全国放射学学术大会暨中华医学会第24次全国影像技术学术大会
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Objective: A newalgorithmisdevelopedtoinfertheeffectiveconnectivitybetweendifferentbrainregionsbycombiningartificial immunealgorithm(AIA)withtheBayesnetmethod,namedasAIAEC. Methods:Intheproposedalgorithm,abraineffectiveconnectivitynetworkismappedontoanantibody,andfourimmune operatorsareemployedtoperformtheoptimizationprocessofantibodies,includingclonalselectionoperator,crossover operator,mutationoperatorandsuppressionoperator,andfinallygetsanantibodywiththehighestK2scoreasthesolution. AIAECisthentestedonSmithssimulateddatasets,andtheeffectofthedifferentfactorsonAIAECisevaluated,includingthe nodenumber,sessionlength,aswellastheotherpotentialconfoundingfactorsofthebloodoxygenleveldependent(BOLD) signal. Results: Itwasrevealedthat,ascontrasttootherexistingmethods,AIAECgotthebestperformanceonthemajorityofthe datasets.ItwasalsofoundthatAIAECcouldattainarelativebettersolutionundertheinfluenceofmanyfactors,althoughAIAEC wasdifferentlyaffectedbytheaforementionedfactors. Conclusion:AIAECisdemonstratedtobeaneffectivemethodfordetectingthebraineffectiveconnectivity.
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