专利名称：一种基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法
技术领域：
本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法。
背景技术：
近十几年来，功能磁共振成像技术(functionalmagnetic resonance imaging, fMRI)在认知神经科学以及临床神经科学等领域的应用已经取得了巨大的成就。对于fMRI 信号的数据分析，人们主要集中在两个方面一是脑功能区定位，二是脑区连接分析。脑功能区定位有时也称为激活区检测。其目的就是根据某些算法，找到与外在刺激任务有关的激活脑区。有时会进一步对激活区内部的时间序列曲线的变化情况进行定量分析，以研究各激活脑区活动期间的信号变化情况。脑区的激活区检测算法中，通常将脑区看作一个线性时不变系统，然后利用刺激序列的先验知识来检测激活脑区，比如相关分析、一般线性模型和反卷积模型等。根据不同的研究目的，脑区连接分析可以从如下几个方面来讨论。从研究脑区来划分，脑区连接分析可以划分为脑区间的连接和脑区内的连接，脑区间的连接主要针对不同的脑区之间的关系的研究，脑区内的连接主要指在不同的情况下度量脑区的活动情况；从如何衡量脑区之间的关系来分，脑区连接可以分为功能连接和有效连接，这两种连接的定义及区别将在下文中详细叙述；从是否存在外在的刺激任务划分，脑区连接可以分为任务状态下的脑区功能连接和静息状态下的功能连接。人类大脑是一个大约由1012个神经元组成的极其复杂的信息处理系统。根据细胞结构学研究，人们把大脑大约分成50多个有明显功能的区域。人脑通过多个脑区的协调工作来对信息进行加工、融合完成高级功能，这些不同的皮层功能区是通过神经纤维网络连接起来的。脑区间的连接随着外界条件的变化会表现出不同的特点，比较典型的例子是学习对脑区间连接的影响，疾病引起某些连接的增强或减弱等。脑半球之间的连接异常，如胼胝体发育不全，会导致“失连接症”，它又可引发运动、视觉、听觉以及更高的认知功能如语义功能损害，此外有研究发现精神分裂症患者在静息状态下，前额叶与扣带回连接存在异常。因此测量人类大脑皮层之间的连接度，在理解正常和疾病状态下的大脑功能中具有极其重要的作用。脑功能连接的概念最早出现在电生理的研究中。在20世纪90年代初期，英国 welcome实验室的Friston教授等人将其扩展到功能影像领域，并将其分为功能连接度和有效连接度。目前的影像学的研究主要采用功能连接度。功能连接度度量了空间上的脑区间的统计依赖关系，关注脑区间是否存在连接关系。一般来说，功能连接度度量的是不同脑区之间是否存在功能联系，而不考虑相互作用的方向性，因而无法度量脑区之间信息的传播通路。而有效连接度研究关注一个脑区是如何对另一个脑区进行作用的，考虑了脑区间相互作用的方向性，即脑区间信息是如何传递的问题。由于有效连接度能够提供有方向的脑区因果关联，从而反应出大脑脑区之间信息传导通路，因此比传统无向的连接度研究更能有效地反映大脑脑区之间的神经活动。
发明内容
为了克服已有技术的不足，本发明的目的在于设计一种准确有效的检测到大脑脑区之间有向因果关联的方法。为实现上述目的，本发明提出一种基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，包括以下步骤步骤& 对功能磁共振成像fMRI图像经过预处理后的数据进行广义线性模型分析，提取出大脑激活区；步骤Sb 根据大脑激活区选择感兴趣区域，并提取出其相应的时间序列；步骤& 根据得到的时间序列建立多元自回归MVAR模型，计算得到有效连接度矩阵；步骤Sd 采用替代数据方法对有效连接度矩阵中的有效连接度进行单样本T检验，并利用错误发现率FDR方法，消除多重比较，得到显著的脑区有效连接度。本发明针对大脑脑区之间的连接度问题，通过提取大脑激活区、得到感兴趣区域时间序列、建立多元自回归模型、得到统计显著的有效连接度，较为准确地检测到大脑脑区之间的有效连接度。在MRI影像真实数据集上的实验结果表明，本发明的基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，能够有效地检测到脑区之间的有向因果关联。
图1是本发明所述大脑脑区有效连接度构建方法框图；图2是在真实数据子集1)上由本发明所述方法得到的有效连接度；图3是在真实数据子集2、上由本发明所述方法得到的有效连接度；图4是在真实数据子集幻上由本发明所述方法得到的有效连接度。
具体实施例方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。参照图1，本发明所述的一种脑区连接度构建方法，依据大脑激活的感兴趣区域时间序列来计算得到脑区有效连接度，具体实施步骤如下步骤& 对fMRI图像经过预处理后的数据进行广义线性模型分析，提取出大脑激活区；为了提高数据的信噪比以及消除不同被测试者脑结构的细微差别，在对数据做统计分析前需要做预处理。数据的预处理包括头动校正、不同成像方法间的图像融合、不同被测试者间的图像同一化(也称为标准化)以及为提高数据的信噪比和消除不同被测试者脑结构细微差别而进行的空间平滑。广义线性模型是一种基于体素的模型，将位于某一个体素的观测数据表达成若干个解释变量的线性组合，之后创建出一种统计参数的映射。这种映射反映的是统计的显著性以及特殊的区域响应。采用广义线性模型分析方法对针刺刺激以及刺激后静息状态所包含的大脑响应信号变化进行单样本T检验估计，得到每个脑区的统计显著性概率P，这里我们取那些概率P < 0. 001的脑区为针刺刺激响应的大脑激活区。步骤Sb 根据大脑激活区选择感兴趣区域，并提取出其相应的时间序列；步骤& 根据得到的时间序列建立多元自回归(MVAR)模型，计算得到有效连接度矩阵；首先根据感兴趣脑区的时间序列建立多元自回归模型，对多元自回归模型进行傅里叶变换，然后计算频域转移矩阵和偏相关矩阵，最后得到有效连接度矩阵。具体步骤如下首先根据感兴趣脑区的时间序列建立多元自回归模型
权利要求
1.一种基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤步骤Μ 对功能磁共振成像fMRI图像经过预处理后的数据进行广义线性模型分析，提取出大脑激活区；步骤Sb 根据大脑激活区选择感兴趣区域，并提取出其相应的时间序列；步骤& 根据得到的时间序列建立多元自回归MVAR模型，计算得到有效连接度矩阵；步骤Sd 采用替代数据方法对有效连接度矩阵中的有效连接度进行单样本T检验，并利用错误发现率FDR方法，消除多重比较，得到显著的脑区有效连接度。
2.如权利要求1所述的基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，其特征在于， 步骤Μ具体为采用广义线性模型分析方法对针刺刺激以及刺激后静息状态所包含的大脑响应信号变化进行单样本T检验估计，得到每个脑区的统计显著性概率P，取概率P < 0.001的脑区为针刺刺激响应的大脑激活区。
3.如权利要求1所述的基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，其特征在于， 步骤&中计算得到有效连接度矩阵的步骤为首先根据感兴趣脑区的时间序列建立多元自回归模型，对多元自回归模型进行傅里叶变换，然后计算频域转移矩阵和偏相关矩阵，最后得到有效连接度矩阵。
4.如权利要求3所述的基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，其特征在于， 根据感兴趣脑区的时间序列建立的多元自回归模型可表示为X (t) = J^ A(H)X (/- )+ E(t)‘ = 1其中，X(t) = [Xl(t)，A(t)，...，h(t)]表示M个感兴趣脑区，即刺激响应脑区ROI的时间序列矩阵，Xi (t)表示第i个ROI的时间序列；ρ表示MVAR模型的阶；t表示时间序列长度；A(η)是由元素aij(n)组成的预测系数矩阵；E(t)是剩余误差向量；Σ ·表示向量的和运算，下标i表示时间序列序号，η表示和运算的编号。
5.如权利要求3所述的基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，其特征在于， 对多元自回归模型进行傅里叶变换可表示为X(f) = A"1 (f) E (f) = H(f)E(f)其中，A(f)是由元素au(f)组成的预测系数矩阵；H(f) =A-^f),其中，Sij是迪莱克德尔塔函数，当i = j时为1，反之为0，i = 1...M，j = 1...M，M 为感兴趣脑区，即刺激响应脑区的个数；H(f)是频域转移矩阵，hu(f)为H(f)中第i行第 j列的元素，表示未归一化的H(f)对应的第j个刺激响应脑区ROI对第i个ROI的因果影响。
6.如权利要求5所述的基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，其特征在于， 第i个ROI与第j个ROI的偏相关值为Mlif) V Mii(J)Mjj(J) ^其中，Mu (f)是交叉谱S矩阵去掉第i行第j列的剩余矩阵，而交叉谱S矩阵为S(f) = H(f)VH*(f)其中，V是E(f)矩阵的方差，*表示转置和复共轭；偏相关值的范围为
，0表示ROI之间没有直接关联，1表示存在完整的直接关联。
7.如权利要求6所述的基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，其特征在于， 有效连接度EC为所有频率未归一化的频域转移矩阵元素和相应偏相关矩阵元素的乘积和
8.如权利要求1所述的基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，其特征在于， 采用替代数据来确定有效连接度矩阵的统计重要性，其中，替代数据通过随机化原始时间序列的相位但保留其幅度产生；通过产生2500组替代数据，从中计算得出每个连接的脑区连接度，从而得到0分布；然后采用单样本T检验，得到每个连接的统计显著性概率p，取概率ρ < 0. 05的那些连接为显著的连接。
9.如权利要求8所述的基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，其特征在于， 消除多重比较的步骤如下步骤D. 1，选择一个错误发现率FDR的边界值q作为所期望的最大的错误发现率FDR， 其中0 < q < 1 ；步骤D. 2，对由以上单样本T检验得到的每个脑区连接度统计量ECijG)的概率P(i)值进行从小到大排序:p (1)彡ρ (2)彡…彡ρ (m)，其中，i = 1，2，. . .，m，m是所检验的所有有效连接度矩阵个数；步骤D. 3，假设r是满足不等式
全文摘要
本发明公开了一种基于核磁共振成像的脑区有效连接度构建方法，该方法包括以下步骤对经过功能磁共振成像fMRI图像预处理后的数据进行广义线性模型分析，提取出大脑激活区；根据大脑激活区选择感兴趣区域，并提取出其相应的时间序列；根据得到的时间序列建立多元自回归MVAR模型，计算得到有效连接度矩阵；采用替代数据方法对有效连接度矩阵中的有效连接度进行单样本T检验，并利用错误发现率FDR方法，消除多重比较，得到显著的脑区有效连接度。
文档编号G06T7/00GK102360501SQ20111020186
公开日2012年2月22日 申请日期2011年7月19日 优先权日2011年7月19日
发明者冯园园, 张文生, 田捷, 白丽君 申请人:中国科学院自动化研究所