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用于構(gòu)建腦磁圖網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)提取方法

發(fā)布時(shí)間:2021-02-27 21:49
  構(gòu)建腦磁圖功能網(wǎng)絡(luò)時(shí),一般選取各腦區(qū)功率最強(qiáng)的源信號(hào)代表其神經(jīng)活動(dòng),這將造成信息損失.針對(duì)此問(wèn)題,提出了2種改進(jìn)方案:基于疊加平均的方法和基于聚類(lèi)的方法.為了驗(yàn)證上述方案,選取了51例被試任務(wù)狀態(tài)下的腦磁數(shù)據(jù),對(duì)其各頻段利用最大功率、疊加平均、聚類(lèi)3種方法進(jìn)行信號(hào)提取,然后對(duì)以其構(gòu)建的腦功能網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行k均值聚類(lèi)分析,此外,對(duì)以上3種方法構(gòu)建的腦網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行分析比較.結(jié)果表明:疊加平均方法的準(zhǔn)確率最高、最大功率次之,聚類(lèi)方法準(zhǔn)確率最低;腦網(wǎng)絡(luò)特征分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于疊加平均和最大功率方法構(gòu)建的大腦網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的小世界屬性,而使用聚類(lèi)方法構(gòu)建的大腦網(wǎng)絡(luò)其小世界屬性較弱.基于本研究初步得出結(jié)論,采用疊加平均和最大功率信號(hào)提取方法構(gòu)建腦磁圖腦網(wǎng)絡(luò)具有可行性. 

【文章來(lái)源】:北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,46(07)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【部分圖文】:

用于構(gòu)建腦磁圖網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)提取方法


MEG腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建框圖

流程圖,工具包,流程,函數(shù)


源信號(hào)的重建過(guò)程基于FieldTrip(http://www.fieldtriptoolbox.org/)工具包完成,源信號(hào)重建流程如圖2所示.源重建流程圖中調(diào)用的函數(shù)都來(lái)自FieldTrip工具包. 每個(gè)被試者的MRI圖像都是不同的,利用ft_read_mri函數(shù)讀取被試者的磁共振圖像,然后通過(guò)ft_prepare_headmodel函數(shù)構(gòu)建源重建過(guò)程中需要的體積傳導(dǎo)模型,也稱(chēng)為頭模型,如圖3所示. 利用ft_timelockanalysis函數(shù)計(jì)算出協(xié)方差矩陣. 最后在ft_sourceanalysis函數(shù)的method屬性中選擇線性約束最小方差(linearly constrained minimum variance,LCMV)方法[18]計(jì)算得到beamformer權(quán)重矩陣.

傳導(dǎo)模,體積,皮層


源重建流程圖中調(diào)用的函數(shù)都來(lái)自FieldTrip工具包. 每個(gè)被試者的MRI圖像都是不同的,利用ft_read_mri函數(shù)讀取被試者的磁共振圖像,然后通過(guò)ft_prepare_headmodel函數(shù)構(gòu)建源重建過(guò)程中需要的體積傳導(dǎo)模型,也稱(chēng)為頭模型,如圖3所示. 利用ft_timelockanalysis函數(shù)計(jì)算出協(xié)方差矩陣. 最后在ft_sourceanalysis函數(shù)的method屬性中選擇線性約束最小方差(linearly constrained minimum variance,LCMV)方法[18]計(jì)算得到beamformer權(quán)重矩陣.當(dāng)確定beamformer的權(quán)重后,就可以重建每個(gè)體素的時(shí)間序列,傳感器的非均勻投射可以在源信號(hào)上得到顯示,權(quán)值隨深度增加,而傳感器的噪聲保持不變. 為了消除這固有的偏差,在計(jì)算源信號(hào)之前需要對(duì)beamformer的權(quán)重利用它本身的向量范數(shù)進(jìn)行歸一化. 文獻(xiàn)[19]表明α頻帶最活躍的區(qū)域是視覺(jué)皮層和頂葉區(qū)域,β頻帶的功能連接在感覺(jué)運(yùn)動(dòng)區(qū)域最強(qiáng)[20],γ頻帶在聽(tīng)覺(jué)皮層區(qū)域[21-22]和視覺(jué)皮層區(qū)域[23]有功能性作用. 因本研究是基于運(yùn)動(dòng)、工作記憶和語(yǔ)言處理3種任務(wù)態(tài)的,而這3種任務(wù)狀態(tài)與視覺(jué)皮層、聽(tīng)覺(jué)皮層以及運(yùn)動(dòng)皮層區(qū)域最為相關(guān),因此,在α(8~13 Hz)、β(13~30 Hz)、γ(30~48 Hz)以及全頻帶(1~48 Hz)共4個(gè)頻帶對(duì)體素的時(shí)間序列進(jìn)行分析.

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人腦連接組研究:腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和腦功能網(wǎng)絡(luò)[J]. 梁夏,王金輝,賀永.  科學(xué)通報(bào). 2010(16)



本文編號(hào):3054847

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