功能磁共振成像数据处理方法与应用研究

功能磁共振成像数据处理方法与应用研究

论文摘要

脑功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging fMRI)主要依据血氧水平依赖性(blood oxygenation level dependent,BOLD)对比增强原理进行成像,是目前人们掌握的有效的无侵入、可精确定位脑功能活动的研究手段,具有很高的空间分辨率和存在进一步提高时间分辨率的潜力,非常适合神经活动的时空分析和脑的高级功能研究,已受到神经、认知和临床等领域的极大关注。本文围绕功能磁共振成像(fMRI)在脑科学研究中的应用,对磁共振图像的分割和配准、脑功能的定量分析、采用独立成分分析(ICA)和支持向量机(SVM)对脑功能活动图像的研究,成果有比较系统性的创新;同时结合认知科学研究中的热点问题进行了脑功能的应用研究。详细内容如下:1)提出了基于互信息脑功能磁共振图像配准新方法。互信息作为衡量两幅图像配准的相似性测度函数,假设当两幅图像配准时,互信息达到最大值。采用了无需计算梯度的Powell直接搜索算法。磁共振成像(MRI)的配准实验证明,互信息法能准确地实现多模态医学图像的配准,并且能达到亚象素的精度。2)提出了利用空间独立成分分析来处理静息态fMRI数据方法,首次将静息态脑功能的低频振荡理论应用于独立成分分析静态数据的成分选择,通过Z分数选择了静息态下的活动点和去除独立噪点,然后通过频谱分析选择主要能量集中在0.01Hz到0.1Hz的独立成分,进而采用聚类分析得出脑功能连接网络。最后对结果进行了分析与评价验证了我们的方法的可靠性,并得出本文所采用的方法和对时间序列的频谱求相关的结论是类似。3)运用SPM(Statistical Parameter Mapping)对功能磁共振数据分析处理,并用主成分分析进行时间压缩等综合数据处理方法,去训练功能磁共振成像数据,选取最佳的支持向量机核函数,从训练结果中提取重要的体现大脑活动差异的权重向量,由此探测左右手动状态下大脑活动区域。4)用功能磁共振成像血氧水平依赖性变化率的范数来定量分析左右脑功能区之间不同的血氧水平依赖性动态反应活动,揭示大脑功能的不对称性。6个右利手功能磁共振实验表明:不论是单手还是双手运动实验左脑区的血氧水平信号变化的强度比右脑区的弱,该结果提供了脑功能不对称性的功能磁共振证据:右利手被试左脑的功能区形成了自适用系统,仅需要少量的神经元就可以完成运动功能。右手经常活动会使左脑的功能区域活动强度变弱。右脑的功能区域的活动强度比左脑的功能区域的活动强度大。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 序言
  • 1.1 研究的意义
  • 1.2 国内外的研究现状
  • 1.2.1 fMRI数据的预处理-图像配准研究
  • 1.2.2 图像分割
  • 1.2.3 静息态脑功能连接性
  • 1.2.4 脑活动模式的方法研究
  • 1.2.5 fMRI信号模型在脑功能不对称性研究中的应用
  • 1.3 本文的主要工作简介
  • 第二章 互信息脑功能磁共振图像配准
  • 2.1 引言
  • 2.2 图象配准原理
  • 2.3 互信息理论
  • 2.4 配准实验中的关键技术
  • 2.5 仿真实验
  • 2.6 结论
  • 第三章 基于独立成分分析的脑功能连接性分析
  • 3.1引言
  • 3.2 理论与具体步骤
  • 3.2.1 fMRI数据的信号模型及数据体描述
  • 3.2.2 fMRI数据体描述
  • 3.2.3 sICA模型
  • 3.2.4 求出感兴趣成分的平均时间序列
  • 3.2.5 对平均时间序列进行频谱分析
  • 3.2.6 对选出的COI进行聚类分析
  • 3.3 具体实验分析
  • 3.3.1数据采集
  • 3.3.2 数据重排
  • 3.3.3 数据选取
  • 3.3.4 对于独立成分点的选取
  • 3.3.5 感兴趣成分的平均时间序列
  • 3.3.6 平均时间序列的谱分析
  • 3.3.7 对感兴趣成分的聚类分析(SPSS软件)
  • 3.4 ICA成分的选择
  • 3.5 脑功能连接性区域的分析
  • 3.5.1 具有脑功能连接性区域活动的剧烈程度
  • 3.5.2 具有脑功能连接性区域活动时间序列的频谱分析
  • 3.6 实验的评价和进一步研究的方向
  • 3.6.1 数据量的选择
  • 3.6.2 脑功能连接性分析区域的选择
  • 3.6.3 噪声信号的过滤
  • 3.6.4 模型的检验
  • 第四章 基于SVM脑功能磁共振成像处理
  • 4.1 引言
  • 4.2 SVM的基本思路
  • 4.3 SVM原理
  • 4.3.1 支持向量定义
  • 4.3.2 线性可分情况
  • 4.3.3 线性不可分的情况
  • 4.3.4 核函数
  • 4.4 实验设计
  • 4.4.1 实验数据获取
  • 4.4.2 SVM具体方法
  • 4.4.3 数据预处理介绍
  • 4.4.4 训练阶段
  • 4.4.5 测试阶段
  • 4.5 小结
  • 第五章 脑运动区域功能的不对称性的定量分析
  • 5.1 引言
  • 5.2 实验设计
  • 5.2.1 实验
  • 5.2.2 任务
  • 5.2.3 数据获得
  • 5.2.4 数据分析
  • 5.3 结果
  • 5.4 讨论
  • 5.5 小结
  • 第六章 全文总结和进一步的工作
  • 6.1 本论文工作总结
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 作者攻读博士期间的研究成果、已发表和录用的论文
  • 成果和参加的科研项目
  • 相关论文文献

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