基于描峰聚类的动态脑功能网络状态划分

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目的近年来脑功能网络的动态属性分析已经成为脑功能研究的热点,脑功能网络状态划分则是脑功能网络动态属性分析的重要方面,目前国际上广泛采用的脑功能网络状态划分策略是k均值聚类算法,而k均值聚类算法存在两个缺陷。而描峰聚类(density peak clustering)算法能直观展现合理的类别数,从而有效解决k均值聚类中k值难以确定的问题。本文拟基于动态功能连接(dynamic functional connectivity,DFC)的脑功能网络状态划分,为脑功能网络划分探索新的模型。方法基于61位成年人静息
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