本研究旨在探討運用赫伯特-黃轉換(HHT)解析 fMRI 動態訊號,以提升阿茲海默症(AD)相關臨床分類之可解釋性。方法上,我們首先以 HHT 對每個腦區的非線性 fMRI 訊號進行分解,取得 IMF 成分後計算動態相關係數矩陣,並進一步萃取五大功能性網路之相關係數矩陣。同時亦建立「原始訊號未轉換」之比較流程。結果部分將呈現 NC、MCI、AD 在兩種方法下的功能性連結矩陣熱圖差異,並展示五個功能網路的環形腦圖。結論認為,此類視覺化結果可協助辨識群組間網路特徵差異,並提供進行簡易分類的可行性。

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