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杨艳丽: 作品数：31 被引量：19H指数：2; 供职机构：太原理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山西省科技基础条件平台建设计划项目年山西省研究生优秀创新项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生文化科学理学更多>>

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一种静息态功能磁共振影像数据分类方法: 本发明涉及图像处理技术，具体是一种静息态功能磁共振影像数据分类方法，基于树结构组套索超图U‑Net模型，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1:对静息态功能磁共振影像进行预处理；步骤S2：根据选定的标准化脑图谱对预处理后的...; 杨艳丽刘涛郭浩李瑶

基于多特征融合的脑电图高质量视频重建技术: 2025年; 为探索大脑与视觉之间的联系,提高大脑活动重建视频的清晰度与准确性,提出了一种名为高质量脑电视频重建(high quality electroencephalogram video reconstruction,HQEEGVR)的方法进行脑电信号重建视频。首先,提出三分支脑电特征提取网络——掩蔽时空频融合网络(masking spatio-temporal frequency fusion network,MSTFFNet)从脑电信号中提取大脑活动信息,深入挖掘大脑活动变化背后的语义,同时提取时空频信息;其次,引入跨模态对比学习,对齐脑电、文本、图像特征,以便生成阶段使用;然后,提出级联视频扩散模型,具体来说,先利用稳定扩散模型以脑电特征为条件生成参考视频帧,接着以视频帧为参考,融入运动矢量,引入视频扩散模型捕捉视频时间特征;最终生成高质量视频。结果表明,该模型在重建视频的主体、动作、颜色、语义等方面表现较好。可见利用脑电信号可以捕获大脑活动的视觉与语义信息,从而重建高保真度和视觉真实性的视频。; 赵旭姣李瑶孙霖慧杨艳丽郭浩; 关键词：脑电信号运动矢量

一种热舒适度预测模型的构建方法及系统: 本发明公开了一种热舒适度预测模型的构建方法及系统，涉及数据模型构建领域，本发明首先通过采集热舒适度自然影响因素以及热舒适度人为影响因素的历史数据，以及在这些数据出现的情况下人们的综合舒适度等级，通过采用KMC算法对影响因...; 程忱李瑶杨艳丽董文静达超郭浩

不同节点尺度下基于共同邻居的功能脑网络建模方法研究: 2015年; 采用脑网络的结构特性与功能特性相结合的建模方法,探索了3种不同节点尺度下的建模效果好坏。结构特性采用解剖距离;功能特性采用共同邻居这一相似性指标,从脑网络的全局属性与局部属性的角度分析了建模效果,并提出了一种评估构建的模型网络与真实网络的拟合相似程度的指标E值。结果表明,采用共同邻居相似性这一指标,在3种尺度下构建的脑网络与真实网络的属性拟合程度不同,90个节点下的拟合程度最好,其他2种次之。; 杨艳丽郭浩李海芳邓红霞; 关键词：多尺度

基于零模型的脑功能超网络拓扑结构分析及分类方法: 本发明提出一种基于零模型的脑功能超网络拓扑结构分析及分类方法，首先构建脑功能超网络，然后构建不同程度保留原始脑功能超网络节点和超边拓扑属性的脑功能超网络零模型，接着计算原始脑功能超网络和脑功能超网络零模型的拓扑属性，并分...; 李瑶李一迪王春燕郭浩杨艳丽郭羽翔程忱

一种静息态功能磁共振影像数据分类方法: 本发明涉及图像处理技术，具体是一种静息态功能磁共振影像数据分类方法，基于树结构组套索超图U‑Net模型，该方法是采用如下步骤实现的：步骤S1:对静息态功能磁共振影像进行预处理；步骤S2：根据选定的标准化脑图谱对预处理后的...; 杨艳丽刘涛郭浩李瑶

基于自适应高阶超边学习的抑郁症分类: 2025年; 为解决现有脑功能超网络忽略超边内不同脑区的时间依赖性以及采用滑动时间窗口的杂散波动问题,提出一种自适应高阶超边学习框架。在构建脑功能超网络的基础上采用注意力机制提取高阶超边时间序列,基于卡尔曼滤波构建自适应的功能连接时间序列,提取全局和局部时间特征进行分类。实验结果表明,该方法的平均分类准确率达到89.4%,高于之前所提方法,表明其在识别大脑异常方面的有效性。; 达超李瑶杨艳丽郭浩; 关键词：超网络卡尔曼滤波算法抑郁症

基于超网络判别子图的功能磁共振影像数据分类方法: 本发明公开了基于超网络判别子图的功能磁共振影像数据分类方法，对静息态功能磁共振影像进行预处理，并对所分割的各脑区进行平均时间序列的提取；利用稀疏线性回归方法及稀疏学习优化目标函数，生成超网络；提取超网络中的每条超边作为一...; 郭浩杨艳丽郭涛邓红霞相洁陈俊杰; 文献传递

基于脑网络动力学模型分析阿尔茨海默病异常亚稳态动力学机制: 2025年; 目的基于MRI数据构建脑网络动力学模型,分析阿尔茨海默病(AD)异常亚稳态动力学机制。方法收集AD神经影像学倡议(ADNI)数据库25例AD(AD组)、38例轻度认知障碍(MCI)(MCI组)及37名健康对照(HC)者(HC组)的MR T1WI、弥散张量成像(DTI)及静息态功能MRI(rs-fMRI)数据;基于AD组脑结构连接异常和皮质萎缩特征构建结构虚拟损伤脑网络模型,分析AD异常亚稳态动力学机制。结果 AD组白质功能连接异常集中于视觉网络(VIS)、默认模式网络(DMN)、额顶网络(FPN)及边缘子网(LIM)。AD组在感觉运动网络(SMN)、背侧注意网络(DAN)&腹侧注意网络(VAN)[即注意网络(AN)]及DMN特异性扰动模型中的全局亚稳态均显著低于HC组及MCI组(P均<0.001)。AD组右侧颞上回后部、中央前回、前扣带回上部及扣带回峡部等局部回路异常致全局亚稳态下降。AD所致DMN和AN结构连接损伤,以及FPN皮层萎缩均对亚稳态动力学具有显著影响。结论多模态MRI脑网络动力学模型揭示了AD亚稳态动力学下降机制的核心因素在于DMN、AN及FPN异常。; 魏静李晓阳郭浩薛家玥杨艳丽; 关键词：阿尔茨海默病磁共振成像

基于超网络判别子图的功能磁共振影像数据分类方法: 本发明公开了基于超网络判别子图的功能磁共振影像数据分类方法，对静息态功能磁共振影像进行预处理，并对所分割的各脑区进行平均时间序列的提取；利用稀疏线性回归方法及稀疏学习优化目标函数，生成超网络；提取超网络中的每条超边作为一...; 郭浩杨艳丽郭涛邓红霞相洁陈俊杰; 文献传递