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针对传统静态功能连接分析技术不能准确反映大脑动态功能状态的问题，提出了一种基于全脑动态功能连接（DFC）分析对大脑的状态变化进行表达的方法。首先，利用个体的弥散张量成像（DTI）数据构建高精确度全脑网络，将运动任务下功能磁共振成像（ fMRI）数据映射到相应DTI空间后，提取各节点fMRI信号；然后，采用滑动时间窗口方法计算随时间变化的全脑功能连接强度矩阵，并提取动态功能连接向量（ DFCV）样本；最后，将所有个体的DFCV样本通过基于Fisher准则的字典学习（FDDL）算法进行稀疏表达和分类。共得到8个该运动任务下全脑功能连接状态模式，各模式的功能连接强度空间分布具有明显差异，模式1、模式2和模式3占据了大部分样本分布（77.6%），且与平均静态功能连接强度矩阵之间的相似度明显高于其他5个模式。此外，大脑在各模式之间的状态迁移遵循一定的规律。实验结果表明，采用全脑DFC和FDDL学习相结合的方法，能够有效地对任务态下大脑的功能状态变化进行表达，为研究脑动态信息处理机制提供基础。
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