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針對傳統靜態功能連接分析技術不能準確反映大腦動態功能狀態的問題，提出了一種基于全腦動態功能連接（DFC）分析對大腦的狀態變化進行表達的方法。首先，利用個體的彌散張量成像（DTI）數據構建高精確度全腦網絡，將運動任務下功能磁共振成像（ fMRI）數據映射到相應DTI空間后，提取各節點fMRI信號；然后，采用滑動時間窗口方法計算隨時間變化的全腦功能連接強度矩陣，并提取動態功能連接向量（ DFCV）樣本；最后，將所有個體的DFCV樣本通過基于Fisher準則的字典學習（FDDL）算法進行稀疏表達和分類。共得到8個該運動任務下全腦功能連接狀態模式，各模式的功能連接強度空間分布具有明顯差異，模式1、模式2和模式3占據了大部分樣本分布（77.6%），且與平均靜態功能連接強度矩陣之間的相似度明顯高于其他5個模式。此外，大腦在各模式之間的狀態遷移遵循一定的規律。實驗結果表明，采用全腦DFC和FDDL學習相結合的方法，能夠有效地對任務態下大腦的功能狀態變化進行表達，為研究腦動態信息處理機制提供基礎。
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