太原理工大学学报2016，Vol.47Issue(2)：218-222,5.DOI:10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2016.02.018
基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化
Optimizing the Reliability of Functional Brain Network in Resting State Based on Stochastic Block Model
摘要
关键词
重构/可信度/功能脑网络/随机分块模型/复杂网络Key words
reconstruction/reliability/functional brain network/stochastic block model/complex network分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
王希,郭浩,陈俊杰..基于随机分块模型的静息态功能脑网络可信度优化[J].太原理工大学学报,2016,47(2):218-222,5.基金项目
国家自然科学基金资助项目:抑郁症fMRI数据分析方法及辅助诊断治疗模型研究(61170136),多模态脑功能复杂网络分析方法及应用研究(61373101),抑郁症EEG功能脑网络构建及异常特征分析研究(61472270),基于解剖距离及节点相似度的多尺度脑功能网络建模方法研究(61402318) （61170136）
教育部高等学校博士学科点专项科研基金课题资助项目(20131402110006) （20131402110006）
太原理工大学青年基金资助项目:抑郁症静息态功能脑网络拓扑属性差异分析研究(2012L014,2013T047) （2012L014,2013T047）
