本文選題：功能磁共振成像 + 血氧水平依賴　； 參考：《南京理工大學》2014年博士論文

【摘要】：基于血氧水平依賴(BOLD)效應的功能磁共振成像(fMRI)技術,可以重復進行無創(chuàng)傷性的實驗,能夠有效地檢測出認知任務刺激下大腦皮層中不同功能區(qū)的激活,并且可以獲取準確的空間定位信息。因此,fMRI技術是腦與認知科學研究中最為有效的手段之一。然而,在較低的磁場強度條件下,BOLD-fMRI信號的變化很弱,在數據采集過程中,由于被試頭部的微小運動以及不可避免的生理噪聲和設備噪聲,得到的時間序列功能圖像數據的信噪比較低,且功能激活信號的空間位置及范圍未知。從低信噪比的圖像數據中準確、可靠地檢測及定位功能激活信號,并給出激活區(qū)的生理信號或任務相關的時間變化曲線,是基于fMRI的腦與認知科學研究中必須解決的關鍵問題。本文以理論和仿真方法,對fMRI數據的運動校正、血液動力學響應的時空動態(tài)特性、血液動力學響應函數估計以及血氧水平依賴信號的模型等進行理論分析和數據處理算法研究,并利用以物理實驗方法所得到的視覺fMRI數據,驗證了所提出方法的正確性和有效性。主要工作如下：1.實驗中因受試者頭部的微小移動,導致時間序列fMRI數據變化,需進行運動校正。針對時間序列功能圖像這種四維數據的配準問題,提出了一種基于局部剛體變換的校正方法,通過對功能像內的切片運動做出更合理的假設,從數據獲取的角度構造功能像各切片的局部空間數據,在估計切片的空間位置時采用修正的Gauss-Newton最優(yōu)化方法,從而實現功能像的精確校正。仿真和真實的fMRI實驗表明,該方法增強了圖像配準的魯棒性,提高了圖像配準精度。2.針對血液動力學響應的時空動態(tài)特性分析,提出一種基于小波變換的分析方法,對組塊設計實驗中激活區(qū)內各體素對應時間序列數據進行多尺度小波變換,通過分析小波系數分離趨勢項和結合方差分析檢測周期成份,構造延遲響應和平滑效應參數,提取激活區(qū)周期性變化信息。構造參考波形序列,采用最小二乘法對每個激活區(qū)的每個實驗周期的激活類型進行檢測識別,最終得到每個實驗周期內的各激活區(qū)的動態(tài)變化,相應的生理信號變化和信號強度變化的時間曲線。經視覺實驗實測,該方法能有效檢測fMRI數據中與實驗密切相關的腦激活區(qū)血液動力學響應的時空動態(tài)變化。3.不同被試、不同腦區(qū)、不同任務的血液動力學響應存在差異,針對血液動力學響應函數信息的準確提取,提出一種基于時間正則化的血液動力學響應函數的估計方法,應用Bayesian方法的確定性結果,結合Tikhonov正則化和廣義交叉檢驗選擇正則化參數,并從峰值時間、響應高度和寬度三方面檢測估計血液動力學響應特征的精度。仿真和實驗結果表明,該方法可產生較準確的血液動力學響應函數估計,提高了時間序列fMRI圖像功能激活信號檢測精度。4.針對描述BOLD信號的模型,提出一種非線性濾波方法,在雙重粒子濾波算法的框架中同時估計內在的生理狀態(tài)和系統(tǒng)參數,通過腦血流,腦血容和耗氧成分等估計系統(tǒng)狀態(tài)。仿真和實驗結果表明,雙重粒子濾波算法產生了合理的生理狀態(tài)及系統(tǒng)參數估計,該方法相對于傳統(tǒng)的線性化方法,更精確、穩(wěn)健。綜上,本文圍繞fMRI在腦認知研究中應用所涉及的主要理論問題,從數據的預處理(運動校正)到信號的分析(血液動力學響應的時空動態(tài)特性、血液動力學響應函數估計以及血氧水平依賴信號的模型)進行了有一定系統(tǒng)性的研究,增強了利用fMRI數據挖掘深層次腦功能信息的能力。仿真與實驗數據處理的結果證明了這些方法和技術創(chuàng)新的有效性和應用價值。
[Abstract]:This paper presents a method for correcting the temporal and spatial dynamic characteristics of functional images , which is based on the temporal and spatial dynamic characteristics of the subject ' s head . The results of simulation and experiment show that the dual particle filter algorithm has a reasonable physiological state and systematic parameter estimation . The simulation and experimental results show that the dual particle filter algorithm has a reasonable physiological state and systematic parameter estimation . The simulation and experimental results show that the dual particle filter algorithm has a reasonable physiological state and systematic parameter estimation .

【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R445.2

【共引文獻】

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本文編號：1882123