基于脑电图记录的非线性和动态功能性大脑连通性成像及其在阿尔茨海默氏病诊断中的应用

自己编写的程序，水平有限，欢迎指正。 贴标签处理是对二值图像的每个不同的连通域进行不同的编号，来区分不同的连通域。以八连通为例，贴标签的方法实际上包括了两个关键步骤：首先是按照从上到下，从左到右的顺序扫描所有像素值为1的像素，并判断是否与已经贴过标签的像素属于同一个连通域，如果是，则贴相同的标签，否则暂时判定为不同的连通域，贴新的标签。另一个关键步骤是，对已经贴好的标签进行校正，对在下方连接在一起的，已经贴不同标签的像素归并为同一个标签，并对整体的标签号进行调整。

matlab分时代码BVAR连接 描述 这是一种用户友好的Matlab GUI，它对贝叶斯多主题向量自回归（VAR）模型实施了变分推理方法，以便基于静止状态功能MRI数据来推理有效的大脑连通性。 建模框架使用贝叶斯变量选择方法，以允许在主题级别和小组级别同时推断有效的连接性。 它还可以灵活地将多模式数据（尤其是结构性DTI数据）集成到现有结构中。 我们开发的变分推理方法可实现方法的可扩展性，并能够根据数据的全脑分割来估计主题级和小组级的大脑连接网络 下面的手稿中描述了变分方法的方法论和详细实现： Chiang，S.，Guindani，M.，Yeh，HJ，Haneef，Z.，Stern，JM和Vannucci，M.（2017）。 使用多模态神经影像数据进行多主体有效连通性推理的贝叶斯矢量自回归模型。 人脑映射，38，1311-1332。 Kook，JH，Vaughn，KA，DeMaster，DM，Ewing-Cobbs，L.和Vannucci，M.（2020年）。 BVAR-连接：用于大脑连接网络推理的多主题向量自回归模型的变分贝叶斯方法。 神经信息学的出现。 内容和安装。 该存储库包含

网上绝无仅有的东西 我因为做课程设计的原因在网上找了好久都没有连通图着色问题的程序或者报告，现在我做完了，拿出来和大家分享一下，希望能够帮助到你

使用Tarjan算法进行快速计算强连通分量，C++语言实现。

7.24③ 试利用栈的基本操作编写，按深度优先搜索策略 遍历一个强连通图的非递归形式的算法。算法中不规定具 体的存储结构，而将图Graph看成是一种抽象的数据类型。

图像处理的算法，可以用递归的方法标记连通域，能快速实现二值图像的连通域标记。

不仅判断图的连通性，而且程序还能求出该图的连通块数，并指出每个顶点分别属于哪个连通块。

连通分量提取 在二值图像中提取连通分量是许多自动图像分析应用中的核心任务。 提取连通分量的过程实际也是标注连通分量的过程，通常是给原图像中的每个连通区分配一个唯一代表该区域的编号，在输出图像中该连通区内的所有像素的像素值就赋值为该区域的编号，将这样的输出图像称为标注图像。

tcping.exe最新文件，提供了详细的使用方法，亲测可用。