前言

人脑的功能研究是脑科学中一项既重要又前沿的研究。作为一种获取人脑功能数据的主流神经影像技术，功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）因具有无创性、时空分辨率高和操作简单的优点而为人脑功能的研究提供了有力的数据支撑。人脑功能划分通过分割人脑皮层研究人脑的功能组织性，是一种基础的人脑功能研究方法。

目前，基于fMRI数据的人脑功能划分大多是已有的经典聚类方法在人脑功能划分中的直接应用，不能较好地处理fMRI数据的高维性和低信噪比问题，表现出搜索能力较弱、对噪声敏感、划分结构的功能一致性和区域连续性较弱等不足。

针对人脑功能划分方法研究中的上述不足，本书首先系统地概述人脑功能划分研究，然后介绍基于群智能算法的、具有创新性的静态人脑功能划分和动态人脑功能划分方法研究。群智能算法具有较强的全局搜索能力和一定的稳健性，并且在聚类划分方面表现出优于经典聚类算法的性能。本书主要包括以下内容。

① 介绍fMRI数据采集过程、人脑功能划分的基本流程，对人脑功能划分方法进行详细的阐述，梳理人脑功能划分中常用的功能一致性度量和评价指标，分析人脑功能划分中存在的问题。

② 针对fMRI数据信噪比低和最大期望算法搜索高斯混合模型（Gaussian mixed model，GMM）时易陷入局部最优的问题，提出一种基于免疫克隆选择算法搜索高斯混合模型的脑岛功能划分方法。

③ 针对fMRI数据的高维性和低信噪比问题，提出一种基于人工蜂群算法的人脑功能划分方法。

④ 针对现在大多数人脑功能划分方法搜索能力较弱和划分结果质量不高的问题，提出一种基于改进型粒子群的人脑功能划分方法。

⑤ 为了提升大多数人脑功能划分方法的搜索能力和改善划分结果的质量，提出一种基于人工水母搜索优化的人脑功能划分方法。

⑥ 针对现有动态人脑功能划分算法动态捕捉技术不成熟的问题，提出一种基于滑动窗口和人工蜂群算法的动态人脑功能划分方法。

本书涉及的研究，一方面丰富了面向fMRI数据的人脑功能划分方法，进一步加深了人们对人脑功能的认识，为人脑疾病的预防和诊断提供了有益的方法辅助；另一方面拓宽了群智能算法的应用领域，推动了它的研究和发展。

本书的出版得到了以下项目的资助，在此一并表示感谢。

● 河南省科技攻关项目“基于群智能算法的人脑功能划分识别方法及应用研究”（项目号：202102210164）

● 河南省科技攻关项目“基于知识图谱和社交信息数据增强的多标签图像哈希检索模型研究”（项目号：232102210054）

● 河南省科技攻关项目“基于相似性度量的小样本航空遥感图像语义分割研究”（项目号：232102210033）

● 河南省杰出外籍科学家工作室项目（项目号：GZS2022011）

● 河南省科技攻关项目“基于有向加权网络与SSL-CDBN的异步MI-BCI空闲态融合特征提取算法研究”（项目号：202102210129）

● NSFC-河南联合基金项目“基于单类学习的机场净空区异物入侵感知”（项目号：U1904119）

由于作者水平有限，书中难免存在不足或者疏漏之处，恳请读者批评指正。