TY - JOUR A2 - 贝尔加拉，路易斯AU - 翁，Zhengkui AU - 王滨AU - 薛，捷盟 - 杨，保洁AU - 刘卉AU - 熊鑫PY - 2017年DA - 2017年6月21日TI -的枢纽定位方法研究加权大脑网络中基于NOS-FA SP - 6174090 VL - 2017年AB - 正如许多相互关联的大脑区域的复杂网络，还有一些基于结构人类大脑网络中发挥关键作用的一些中央枢纽区T1和弥散张量成像（DTI）技术。由于对整个人类大脑网络中的枢纽位置的方法，多数研究主要关注每个单个节点的本地属性，但不是所有的直接连接的节点的全局属性，基于全球重要贡献的评价指标一个新的枢纽位置的方法，提出了在这个研究中。流线的（NOS）的数量与稠合标准化分数各向异性（FA），用于更全面的脑生物信息。大脑区域重要贡献矩阵和信息传输效率值被构造，分别，再由这两个因素组合在一起，我们可以计算每个节点的重要性值和定位中心。从节点和人脑的生物信号的多源信息融合的局部和全局的功能中获利，实验结果表明，该方法可以在大脑中枢更准确，更合理地检测与其他方法相比。此外，所提出的定位方法是精神分裂症患者受损的大脑枢纽连通性分析使用和结果与以往的研究一致。SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2017/6174090 DO - 10.1155 /六百一十七万四千零九十〇分之二千零十七JF - 计算智能与神经科学PB - Hindawi出版KW - ER -