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基于fMRI数据构建脑功能网络的方法（2010年）

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简介：
本文介绍了2010年提出的一种基于功能性磁共振成像(fMRI)数据来构建和分析脑功能网络的新方法。该技术为理解大脑复杂的工作机制提供了有力工具，开启了深入研究人类认知过程的大门。 人脑可以通过复杂网络的方法进行定量分析。为了基于功能磁共振成像数据构建脑功能网络，首先将全脑分割成90个功能区域，并将其定义为一个节点；然后通过计算各脑区的平均时间序列之间的相关系数来确定各个节点之间是否连接以及如何连接；最后生成一系列不同密度的无向、无权图以分析其统计特性。研究结果显示所构建的功能网络具有小世界拓扑结构，这种构建方法可以应用于某些认知障碍的临床诊断中。

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  • 基于fMRI数据构建脑功能网络的方法（2010年）
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    本文介绍了2010年提出的一种基于功能性磁共振成像(fMRI)数据来构建和分析脑功能网络的新方法。该技术为理解大脑复杂的工作机制提供了有力工具，开启了深入研究人类认知过程的大门。 人脑可以通过复杂网络的方法进行定量分析。为了基于功能磁共振成像数据构建脑功能网络，首先将全脑分割成90个功能区域，并将其定义为一个节点；然后通过计算各脑区的平均时间序列之间的相关系数来确定各个节点之间是否连接以及如何连接；最后生成一系列不同密度的无向、无权图以分析其统计特性。研究结果显示所构建的功能网络具有小世界拓扑结构，这种构建方法可以应用于某些认知障碍的临床诊断中。
     
  • 大脑结构网络与功能网络
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    《大脑结构网络与功能网络》一书聚焦于探讨大脑内部神经元连接模式及其对认知功能的影响，深入分析了结构网络如何支持和塑造各种脑活动模式。 脑结构网络与脑功能网络：刘颖、赵卉的研究表明，大脑通过其复杂的结构连接和功能连接形成了具有小世界属性的独特拓扑性质的复杂网络。研究这些大脑网络及其特性对于理解大脑的工作原理至关重要。
     
  • 基于互样本熵的脑电功能性网络构建与应用
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    本研究提出了一种基于互样本熵的方法来构建和分析脑电功能性网络，旨在深入理解大脑功能连接性及其在不同认知状态下的变化。 近年来，通过建立脑网络模型来探索大脑功能及理解脑疾病的发生机制已成为神经科学研究的热点领域。本段落提出了一种新的构建脑电网络地形图的方法，并探讨了其应用价值。首先对原始脑电信号进行截取处理，然后使用小波包变换技术将得到的时间序列分解到频率域；接下来计算每个通道间两两之间的互样本熵值，最后通过拓扑作图的方式生成基于互样本熵的脑电网络地形图。研究表明，所提出的方法能够在一定程度上反映不同的脑功能状态，并可能为分析大脑功能、诊断临床脑部疾病提供一种新的有效途径。
     
  • 基于Matlab的fMRI时间序列提取与功能连接矩阵构建代码
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    本代码利用MATLAB实现功能性磁共振成像(fMRI)的时间序列数据提取及功能连接矩阵的建立，为神经科学研究提供技术支撑。 在图论分析中从fMRI数据提取复杂网络的主要步骤如下： 第一步：对采集的功能磁共振成像数据进行预处理，包括时间校正、重新对准、图像配准、基于分割的归一化以及空间平滑等操作。需要注意的是，这些预处理步骤的选择和顺序可能会影响最终图指标测量的结果。 第二步：为了探索大脑的大规模网络结构，应用适当的解剖学自动标记图谱来将整个大脑划分为若干皮质与皮质下的解剖单元。 第三步：通过计算特定区域内所有体素的时间进程平均值，得到该脑区的时间序列数据。 第四步：采用相关分析等方法确定不同脑区间时间序列的成对关联性。 第五步：通过对相关矩阵进行阈值处理获得二进制连通性矩阵（即邻接矩阵）。 第六步：利用大脑连接工具箱获取描述大脑网络结构的关键拓扑属性，包括局部和整体架构特征。
     
  • 基于现代通信网技术的交通网络模型构建方法 (2008年)
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    本研究探讨了利用现代通信网技术建立高效、实时的交通网络模型的方法，旨在优化城市交通管理与信息服务。发表于2008年。 本段落探讨了利用通信网理论对交通网络进行建模及优化的方法。首先分析了交通网络的特点，并将其类比为具有固定带宽与节点交换能力的通信网传输定长IP包的过程。通过运用图论，以最小工程成本为目标，实现了线路和枢纽在路径选择和容量上的最优化配置。 具体而言，在立交桥的设计中，采用多端单向边全连接的方式进行规划，并发现增加一个中间转接点可以有效减少道路建设数量：对于5个路口的立交桥来说，所需的道路数由20条降至18条；而对于6个路口的情况，则从30条减至24条。此外，排队论被引入以分析线路拥堵时的数据分布情况。 最终得出结论认为，将现代通信网技术应用于交通网络的研究中能够为交通环境评价、解决交通优化及规划问题提供有价值的理论参考。
     
  • 脑功能网络与脑连接工具箱的脑网络分析（MATLAB）
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    本工具箱为科研人员和工程师提供了一套全面的解决方案，用于在MATLAB环境下进行复杂的人类及动物脑网络分析。它集成了多种算法来研究脑功能网络和结构连接性，从而深入理解大脑的工作机制。 《脑功能网络与脑网络分析：MATLAB中的Brain Connectivity Toolbox详解》 在神经科学领域，研究大脑区域之间的相互作用模式是重要的方向之一。这通常需要复杂的统计和数学方法来揭示这些交互关系的性质。在此过程中，一个非常有用的工具就是Marcel van den Broek教授及其团队开发的开源MATLAB工具箱——Brain Connectivity Toolbox（BCT）。这个强大的资源为研究人员提供了探索大脑连接性和网络结构所需的算法与可视化手段。 **一、主要功能** 1. **构建脑网络**：用户可以利用各种数据类型，如fMRI, DTI或电生理学数据，在不同的阈值下自定义权重计算方式来构造复杂的脑网络。 2. **计算属性和指标**：BCT能够评估多种基本的与高级别的网络统计数据，包括节点度、聚类系数、平均路径长度等基础统计量以及小世界指数、无标度性指数等复杂特性。 3. **模块检测算法**：通过Louivain方法和谱分割法等多种社区结构识别技术来发现大脑中具有相似功能的区域集群。 4. **富集分析与动力学模拟**：对模块内部节点的功能进行深入研究，以确定特定脑区在网络中的角色；同时也支持动态网络模型建立及仿真。 5. **可视化工具包**：提供绘制节点图、矩阵图和模块分布图等功能来帮助研究人员更好地理解复杂的网络结构。 6. **统计比较与验证方法**：BCT还包含了用于对比不同条件下属性差异的统计手段，以及非参数检验和蒙特卡洛模拟等技术。 在实际应用中，BCT已经被广泛应用于认知科学、精神疾病研究等多个领域。例如，在抑郁症患者的研究过程中，通过分析其脑网络特征来识别异常；而在学习与记忆机制探究方面，则有助于揭示大脑相关区域的功能联系。 总之，《Brain Connectivity Toolbox》为研究人员提供了一整套工具以深入挖掘并理解复杂的脑功能网络和结构特性，并且对于推动神经科学领域的研究有着不可忽视的作用。无论新手还是经验丰富的科学家都能从中受益，从而更有效地进行脑连接性分析工作。
     
  • BrainSMART工具包在Matlab中构建大脑功能网络（基于格兰杰因果关系）.zip
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    本资源为BrainSMART工具包，用于在Matlab环境中构建基于格兰杰因果关系的大脑功能连接网络。适用于神经科学与数据分析领域研究者。 版本：matlab2019a 领域：基础教程 内容：Matlab bsmart工具包用于构建大脑功能网络（格兰杰因果）.zip 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 基于网络的电脑销售系统的构建与实现
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    本项目旨在设计并实施一个高效的基于网络的电脑销售系统，以优化用户体验和提高销售效率。通过集成先进的电子商务技术，该系统提供了一个便捷、安全且用户友好的平台，支持在线浏览产品、下单购买及售后服务等功能。 《网上电脑销售系统的设计与实现》是电子商务软件工程领域的一篇毕业设计论文。作者通过该作品探讨了如何构建一个基于B/S（Browser/Server）模式的网上电脑销售系统，以适应互联网普及背景下人们日益增长的网络购物需求，并帮助企业建立能够提供全方位服务的动态网站，从而提高交易效率并降低交易成本。 关键的技术包括ASP、IIS和SQL Server 2000。其中，ASP是一种微软开发的服务器端脚本语言，用于创建动态网页和交互式应用程序；IIS是微软提供的全面Web服务器解决方案，支持多种Web应用和服务；而SQL Server 2000则是一个强大的关系型数据库管理系统，负责存储和管理网上销售系统所需的数据。 论文中提到的设计主要包括以下模块： 1. 用户注册与登录：顾客可以方便地创建账户，并通过填写相关信息完成会员注册。用户登录后可浏览商品信息、检索感兴趣的产品并查看详细资料。 2. 商品展示与检索：提供分类及搜索功能，帮助客户根据品牌、类别或其它参数快速找到所需产品。 3. 购物车和订单管理：允许顾客将心仪的商品加入购物车，并自动生成相应订单。系统会处理用户填写的收货信息并进行提交发货操作。 4. 管理员后台：提供商品供应商信息维护功能，支持添加、编辑商品基本信息及入库出库记录；管理员还可以审核新注册用户的资料和跟踪管理顾客下单情况。 5. 安全与支付：确保交易的安全性和便利性。系统需具备保护用户数据安全的机制，并集成可靠的在线支付接口。 通过上述设计思路的应用，企业能够扩大销售范围、收集客户信息并进行市场分析以改进服务质量；同时消费者也能享受到便捷舒适的网购体验而无需离开家门即能完成购物过程。 该论文作者张杰在指导老师李涛的支持下结合Java技术和网络数据库原理实现了这一系统。这不仅展示了电子商务领域软件工程的应用实践，还为后续类似项目提供了宝贵的参考和借鉴价值。
     
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    本文提出了一种基于神经网络的数据融合算法，用于提高无线传感器网络的数据处理效率和准确性。通过优化信息整合过程，增强了系统的可靠性和鲁棒性。 为了减少无线传感器网络的通信量并降低能量消耗，设计了一种基于神经网络的数据融合算法（BPNDA）。该算法将BP神经网络与传感器网络分簇路由协议有机结合，并在每个簇中构建一个神经网络模型。通过这种方式，可以提取原始数据中的少量特征信息，并将其发送到汇聚节点，从而提高数据收集效率并延长整个网络的使用寿命。仿真实验表明，相较于LEACH算法，该算法能够有效减少通信量和降低节点能耗。
     
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