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公开(公告)号：CN107194918A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710341940.0
申请日：2017-05-16
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据分析方法及装置，所述方法包括，在接收到N个全脑影像数据组时，对所述N个全脑影像数据组中的每个全脑影像数据执行预处理操作，得到N个全脑基础数据组；根据所述N个全脑基础数据组中的每个全脑基础数据，计算每个全脑预先划分的若干个脑分区之间的特征连接值，得到N个特征连接值组；计算所述N个特征连接值组之间的组间效应量；按照所述组间效应量将每个特征连接值分类，并建立分类模型。本方案在将全脑划分多个脑分区后，计算脑分区之间的特征连接值，并以每个全脑的特征连接值参考数据，对多组全脑数据进行分析，从而能够对脑数据进行全局分析，进而能够得到脑分区之间的功能连接和网络。
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公开(公告)号：CN113283465A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110359402.0
申请日：2021-04-02
Abstract: 本发明公开了一种数据分析方法及装置，属于数据处理技术领域。本发明的方法包括：在接收到N个全脑影像数据组时，对其执行预处理操作，得到N个全脑基础数据组；并使用纤维追踪成像策略重构出每个全脑基础数据的全脑白质神经纤维束，及计算出每个全脑基础数据中各向异性分数等指标，得到N个全脑白质神经纤维束数据组；再与预先划分的多个脑分区进行配准，计算结构网络连接矩阵，得到N个结构网络连接矩阵组并对其进行网络统计分析，并进行特征提取以得到N个特征值向量组；最后按照N个特征值向量组分类，并建立分类模型。本发明还公开对应该方法的装置。本发明能够对脑数据进行全局分析，进而能够得到脑分区之间的结构连接和网络。
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公开(公告)号：CN113283465B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110359402.0
申请日：2021-04-02
IPC: G06K9/62 , G06T7/33 , G06T7/11 , G16H30/20 , A61B5/00 , A61B5/055 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种数据分析方法及装置，属于数据处理技术领域。本发明的方法包括：在接收到N个全脑影像数据组时，对其执行预处理操作，得到N个全脑基础数据组；并使用纤维追踪成像策略重构出每个全脑基础数据的全脑白质神经纤维束，及计算出每个全脑基础数据中各向异性分数等指标，得到N个全脑白质神经纤维束数据组；再与预先划分的多个脑分区进行配准，计算结构网络连接矩阵，得到N个结构网络连接矩阵组并对其进行网络统计分析，并进行特征提取以得到N个特征值向量组；最后按照N个特征值向量组分类，并建立分类模型。本发明还公开对应该方法的装置。本发明能够对脑数据进行全局分析，进而能够得到脑分区之间的结构连接和网络。
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公开(公告)号：CN107194918B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201710341940.0
申请日：2017-05-16
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据分析方法及装置，所述方法包括，在接收到N个全脑影像数据组时，对所述N个全脑影像数据组中的每个全脑影像数据执行预处理操作，得到N个全脑基础数据组；根据所述N个全脑基础数据组中的每个全脑基础数据，计算每个全脑预先划分的若干个脑分区之间的特征连接值，得到N个特征连接值组；计算所述N个特征连接值组之间的组间效应量；按照所述组间效应量将每个特征连接值分类，并建立分类模型。本方案在将全脑划分多个脑分区后，计算脑分区之间的特征连接值，并以每个全脑的特征连接值参考数据，对多组全脑数据进行分析，从而能够对脑数据进行全局分析，进而能够得到脑分区之间的功能连接和网络。
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