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脑功能磁共振和光学成像数据模式分析方法研究

2020-11-23阅读(894)

脑功能磁共振和光学成像数据模式分析方法研究

论文摘要

本文针对fMRI和OI数据提出了三类模式分析方法。第一类是局部时间独立成分分析方法;第二类是结构源信号分析;第三类是基于快速谱映射的任务相关体元空间映射技术。在fMRI和OI数据中,数据的空间维度远大于时间维度,在进行空间PCA降维时,协方差矩阵往往是病态的,这使得很多情况下,tICA不可行或者结果不稳定。文中,我们提出了两种局部时间独立成分分析方法,有效降低了数据的空间维度,消除了协方差矩阵的病态特性。并且在这两种方法中,信号响应的时空分布特征能够同时得以研究。在处理fMRI数据时,首先利用多窗口谱估计得到脑体元的谱成分,并在任务相关频率处对体元谱成分作显著性检验,分离出任务相关脑区;利用时间独立成分分析方法提取脑区任务响应的时间模式,得到任务相关脑区的时空综合信息。这一方法的优点是:无需对血液动力学和任务相关脑区的空间分布做出先验性假设,具有好的鲁棒性和信息挖掘能力。解决了单纯的时间独立成分分析在低信噪比下发散、结果不可信、鲁棒性差的问题。在处理单刺激OI数据时,利用连续小波变换确定激活体元,利用时间独立成分分析技术提取激活体元时间序列包含的独立元,独立元的数目是由贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion）确定的。神经响应信号和内源性振荡信号可以通过判断独立元的时域特征来确定。算法成功提取了神经响应信号、脉搏引起的振荡信号以及0.1Hz振荡信号。在结构源信号分析技术中,根据噪声时域特性将其分为结构性噪声和非结构性噪声两类。在处理fMRI数据时,使用正则相关分析提取数据中的结构性信号,利用基于降阶自回归模型（RARM）的surrogate检验从结构性信号中确定出神经响应信号;利用随机化（randomization）方法在保持非结构性噪声能量不变的情况下消除它们时域中的自相关性,使得非结构性噪声谱低频部分的能量下降。利用神经响应信号和经过随机化处理后的非结构性信号重构数据。重构数据基本满足了多种统计推断方法中的白噪声假设。最后用此方法处理了二十组真实的fMRI数据,成功提取到了一些在未降噪数据中检测不到的任务相关脑功能区。在OI数据处理中,使用文中提出的多位移正则相关分析方法在体元邻域中稳定提取数据中的结构性噪声和神经响应信号,利用基于降阶自回归模型（RARM）的surrogate检验从分解元中检测出神经响应信号。利用神经响应信号和非结构性噪声重构体元的时间序列。重构数据满足了统计推断中的背景白噪声假设并且保留了不同体元神经响应信号的相位差信息。Monte-Carlo仿真实验表明算法效果明显,在显著提高正确识别率的同时大幅降低了错误识别率。最后用此方法处理了五组真实的OI数据,映射中的椒盐噪声明显减少,任务相关体元聚类明显。利用任务相关体元的相位差信息消除了映射中的血管伪迹,得到了功能性任务相关体元映射。在基于快速谱映射的任务相关体元的空间映射方法中,设计任务为周期形式,且周期远小于血液动力学的有效时间跨度。在连续周期刺激下,皮层功能区响应进入稳态,信号表现为围绕稳态值的周期小幅振荡。利用谱分析工具提取体元序列的任务频率成分,综合功率谱和相位信息最终确定任务相关脑区。采用SD大鼠的后肢区（HP）作为模型,进行中神经周期刺激,使用红光作为照射源。此流程很好的消除了血管伪迹。分析发现左右脑HP区任务响应存在一个先后关系。文中还根据相位图讨论了局部微循环血液交换、动静脉网的血液交换等问题。通过实验发现了高频刺激下血管系统的共振现象。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 FMRI 和OI 成像的生物学基础
  • 1.2.1 神经元电活动和神经信息传递
  • 1.2.2 神经电活动和氧代谢的耦合
  • 1.3 FMRI 和OI 成像生物—物理耦合原理
  • 1.3.1 FMRI 成像信号和生理因素的耦合原理
  • 1.3.2 OI 成像信号和生理因素的耦合原理
  • 1.4 现有的FMRI 和OI 数据模式分析方法
  • 1.4.1 FMRI 数据现有模式分析方法
  • 1.4.2 OI 数据现有模式分析方法
  • 1.5 本文提出的模式分析方法
  • 1.6 参考文献
  • 第二章 磁共振图像模式分析
  • 2.1 引言
  • 2.2 基于sICA 的fMRI 数据任务相关脑区和本底信号的提取
  • 2.2.1 SICA 对fMRI 数据的建模原理
  • 2.2.2 任务相关脑区和本底信号的提取
  • 2.2.3 结论
  • 2.3 使用tICA 提取任务相关脑区响应信号
  • 2.3.1 TICA 的模型假设
  • 2.3.2 TICA 算法在fMRI 数据处理中存在的问题
  • 2.3.3 TICA 中独立元数目的确定
  • 2.3.4 利用tICA 处理fMRI 数据
  • 2.4 基于谱分析和tICA 的fMRI 数据时空分析
  • 2.4.1 SICA 和tICA 在进行fMRI 数据分析时的不足
  • 2.4.2 数据处理方法和仿真实验
  • 2.4.3 FMRI 实验数据处理结果
  • 2.4.4 讨论
  • 2.5 MTM-tICA 和sICA 的比较
  • 2.6 结束语
  • 2.7 参考文献
  • 第三章 磁功能共振数据背景噪声分析
  • 3.1 引言
  • 3.2 基于正则相关分析与随机化的fMRI 噪声分析
  • 3.2.1 算法流程
  • 3.2.2 仿真实验
  • 3.3 FMRI 数据处理结果
  • 3.4 讨论
  • 3.5 结束语
  • 3.6 参考文献
  • 第四章 OI 神经模型和映射信号的时空非线性特性
  • 4.1 神经模型的确定
  • 4.2 动物手术
  • 4.2.1 麻醉前准备工作以及麻醉
  • 4.2.2 开颅/颅骨打磨手术
  • 4.2.3 刺激的施加
  • 4.3 成像系统
  • 4.4 OI 信号时空非线性特性
  • 4.4.1 OI 信号的时空非线性和研究它的意义
  • 4.4.2 605nm、546nm 光信号时空扩散的研
  • 4.5 代谢信号的空间分布不均匀性
  • 4.6 结束语
  • 4.7 参考文献
  • 第五章 单刺激OI 数据时空分析
  • 5.1 引言
  • 5.2 算法流程和仿真实验
  • 5.3 OI 数据处理结果
  • 5.3.1 动物手术和数据采集
  • 5.3.2 处理结果
  • 5.4 结束语
  • 5.5 参考文献
  • 第六章 快速谱光学功能成像
  • 6.1 引言
  • 6.2 快速谱光学功能成像流程和功能映射算法
  • 6.2.1 快速谱光学功能成像流程
  • 6.2.2 功能映射的算法流程
  • 6.3 关于快速谱光学功能成像流程的讨论
  • 6.3.1 可以应用于神经外科手术中
  • 6.3.2 可以有效避免低频振荡噪声对映射的影响
  • 6.3.3 任务频率的确定
  • 6.3.4 未发现绿光数据皮层区域的相位差别
  • 6.4 空频域奇异值分解分析快速谱功能成像数据
  • 6.5 结束语
  • 6.6 参考文献
  • 第七章 光学功能成像数据背景噪声分析
  • 7.1 引言
  • 7.2 算法流程和仿真实验
  • 7.2.1 结构性信号的提取方法
  • 7.2.2 邻域降噪
  • 7.2.3 仿真实验
  • 7.3 OI 数据处理结果
  • 7.3.1 动物实验和数据采集
  • 7.3.2 OI 数据处理
  • 7.3.3 讨论
  • 7.4 结束语
  • 7.5 参考文献
  • 第八章 总结与展望
  • 8.1 对本论文工作的总结
  • 8.1.1 局部时间独立成分析方法
  • 8.1.2 结构性噪声的提取和消除
  • 8.1.3 快速谱功能映射
  • 8.2 对未来工作的展望
  • 8.2.1 在进行盲元分离时带入更多的先验信息
  • 8.2.2 区别神经电活动引起的响应信号和代谢扩散引起的响应信号
  • 致谢
  • 作者在学期间取得的学术成果
  • 已发表论文
  • 已投论文
  • 作者在学期间参与的主要研究工作

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