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fMRI血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)模型的參數(shù)敏感性分析及優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2018-09-11 19:12
【摘要】:功能磁共振成像(f MRI)是近幾年來研究大腦功能的主要手段,要探究f MRI數(shù)據(jù)與神經(jīng)活動(dòng)的關(guān)系,研究血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)模型是關(guān)鍵。由Cohen提出的gamma函數(shù)形式的血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù),可以描述相應(yīng)的響應(yīng)現(xiàn)象,然而由于在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合時(shí)未考慮參數(shù)間的耦合作用,導(dǎo)致得到的函數(shù)模型在求解精度和擬合效果上都并非最優(yōu)。針對(duì)該問題,本研究利用參數(shù)敏感度分析和遺傳算法相結(jié)合的方法,對(duì)3參數(shù)gamma函數(shù)形式的血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行整體和全局的優(yōu)化。首先通過拉丁超立方抽樣和spearman秩相關(guān)分析理論結(jié)合的方法,對(duì)該模型中的材料參數(shù)進(jìn)行參數(shù)敏感度分析,得出參數(shù)敏感度相當(dāng)?shù)暮侠砣≈捣秶⒃撊≈捣秶鳛槌跏妓阉鲄^(qū)間,結(jié)合遺傳算法理論對(duì)各個(gè)參數(shù)進(jìn)行全局最優(yōu)搜索,結(jié)果即為考慮各個(gè)參數(shù)相互耦合變化的優(yōu)化值。優(yōu)化后的模型能較好地描述和預(yù)測血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)。該結(jié)果較Cohen的模型在擬合效果和實(shí)驗(yàn)預(yù)測精度上有一定的提高。
[Abstract]:Functional magnetic resonance imaging (f MRI) is the main method to study brain function in recent years. It is crucial to study the relationship between f MRI data and neural activity and to study the hemodynamic response function model. The hemodynamic response function in the form of gamma function proposed by Cohen can describe the corresponding response phenomenon. However, the coupling between parameters is not considered in the fitting of experimental data. The resulting function model is not optimal in accuracy and fitting effect. In order to solve this problem, the method of parameter sensitivity analysis and genetic algorithm is used to optimize the hemodynamic response function in the form of 3-parameter gamma function. Firstly, by using the method of Latin hypercube sampling and spearman rank correlation analysis, the material parameters in the model are analyzed and the reasonable range of parameter sensitivity is obtained. Using this range as the initial search interval and combining the genetic algorithm theory, the global optimal search of each parameter is carried out. The result is the optimal value considering the coupling variation of each parameter. The optimized model can well describe and predict the hemodynamic response function. The result is better than that of Cohen model in fitting effect and experimental precision.
【作者單位】: 四川大學(xué)工程力學(xué)系;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11272224)
【分類號(hào)】:R445.2

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2237622

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