基于Fast Newman二值算法的加權(quán)腦網(wǎng)絡(luò)模塊化算法
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針對(duì)二值人腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的模塊化方法不足以反映復(fù)雜的人腦生理特征這一問題，提出一種基于Fast Newman二值算法的加權(quán)腦網(wǎng)絡(luò)模塊化算法。該算法以凝聚節(jié)點(diǎn)的層次聚類思想為基礎(chǔ)，以腦網(wǎng)絡(luò)中單個(gè)腦區(qū)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值和腦網(wǎng)絡(luò)總權(quán)重值為主要依據(jù)構(gòu)建加權(quán)模塊度評(píng)價(jià)指標(biāo)，并將其增量作為度量值來確定加權(quán)腦網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的合并從而實(shí)現(xiàn)模塊劃分。將該算法應(yīng)用于60個(gè)健康人的組平均數(shù)據(jù)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與二值人腦網(wǎng)絡(luò)模塊化結(jié)果相對(duì)比，所提算法得到的模塊度提高了28%，并且模塊內(nèi)部和模塊外部的特征區(qū)分更加明顯，所得到的人腦模塊也更符合已知的人腦生理特性；而與現(xiàn)有的兩種加權(quán)模塊化算法實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明，所提算法在合理劃分人腦網(wǎng)絡(luò)模塊結(jié)構(gòu)的同時(shí)也小幅提高了模塊度。
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