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基于分岔理论的全脑动力学建模分析
1
作者
郭琪丽
魏静
+3 位作者
刘宇轩
许亚茹
郝志鹏
杨艳丽
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第18期7700-7709,共10页
传统的全脑动力学模型反演技术采用静态的单一特征来约束,忽略了脑网络的动态波动,缺少对相应特征的定性分析,导致建模精度不高、解释性不够。针对这一问题,在基于分岔分析的基础上提出了一种多目标期望最大化算法。该方法利用动态平均...
传统的全脑动力学模型反演技术采用静态的单一特征来约束,忽略了脑网络的动态波动,缺少对相应特征的定性分析,导致建模精度不高、解释性不够。针对这一问题,在基于分岔分析的基础上提出了一种多目标期望最大化算法。该方法利用动态平均场模型,结合基于多模态影像数据提取的脑结构功能特征进行建模。进一步利用分岔理论对模型的多个约束特征定性分析,选取其中的功能连接、动态功能连接和亚稳态特征联合约束模型反演。通过分岔分析确定初始参数值,使用期望最大化算法迭代优化参数组合,定量分析的结果证明了该方法的准确性和稳定性。
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关键词
动态平均场模型
分岔分析
多模态
多目标
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题名
基于分岔理论的全脑动力学建模分析
1
作者
郭琪丽
魏静
刘宇轩
许亚茹
郝志鹏
杨艳丽
机构
太原理工大学大学计算机科学与技术学院
山西财经大学信息学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第18期7700-7709,共10页
基金
山西省科技厅基础研究计划面上项目(20210302123099)
山西省基础研究计划(自由探索类)青年项目(202303021212166)。
文摘
传统的全脑动力学模型反演技术采用静态的单一特征来约束,忽略了脑网络的动态波动,缺少对相应特征的定性分析,导致建模精度不高、解释性不够。针对这一问题,在基于分岔分析的基础上提出了一种多目标期望最大化算法。该方法利用动态平均场模型,结合基于多模态影像数据提取的脑结构功能特征进行建模。进一步利用分岔理论对模型的多个约束特征定性分析,选取其中的功能连接、动态功能连接和亚稳态特征联合约束模型反演。通过分岔分析确定初始参数值,使用期望最大化算法迭代优化参数组合,定量分析的结果证明了该方法的准确性和稳定性。
关键词
动态平均场模型
分岔分析
多模态
多目标
Keywords
dynamic mean field
bifurcation analysis
multi-mode
multi-objective
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于分岔理论的全脑动力学建模分析
郭琪丽
魏静
刘宇轩
许亚茹
郝志鹏
杨艳丽
《科学技术与工程》
北大核心
2025
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