发明授权
摘要：
本发明公开了一种无超参数的大脑功能连接网络学习方法，主要步骤为：对功能磁共振仪器输出的大脑功能图像数据进行预处理；将预处理后的大脑功能图像按照标准模板分为若干脑区；基于提出的无超参数模型计算各个脑区之间的连接权重；将提出的无超参数模型等同地转化成凸二次规划问题，从而求得最优的功能连接网络。该方法不仅能够估计大脑中各脑区之间的功能交互，而且有效地规避了传统方法中涉及的最优参数选择难题，更能够自动地获得稀疏的功能连接网络。
公开/授权文献
- CN112712891A 一种无超参数的大脑功能连接网络学习方法 公开/授权日：2021-04-27
