【摘 要】
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功能脑网络的构建工作是阿尔茨海默病辅助诊断中的基础任务。针对基于全频域的单层网络构建方法难以处理小频段间的异质性特征以及脑网络中可能存在错误边或缺失边的问题，提出一种基于多层网络链路预测的功能脑网络模型。利用多层网络框架使节点间存在多个频段描述下的连接关系，并设计融合层间相似性和节点重要性的局部相似性指标，进而基于多层网络拓扑结构进行链路预测，以重构网络结构。实验结果表明，与当前先进的脑网络模型相
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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浙江省卫生健康委员会面上项目（2022KY122）资助； 浙江省中医药科技计划项目（2019ZA023）资助；
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功能脑网络的构建工作是阿尔茨海默病辅助诊断中的基础任务。针对基于全频域的单层网络构建方法难以处理小频段间的异质性特征以及脑网络中可能存在错误边或缺失边的问题，提出一种基于多层网络链路预测的功能脑网络模型。利用多层网络框架使节点间存在多个频段描述下的连接关系，并设计融合层间相似性和节点重要性的局部相似性指标，进而基于多层网络拓扑结构进行链路预测，以重构网络结构。实验结果表明，与当前先进的脑网络模型相比，该模型在阿尔茨海默病分类诊断中性能表现更好，证明所提模型能有效提升网络表达的精准性，且在计算机辅助诊断中具有良好的应用价值。
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