【摘要】： 腦功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging fMRI)主要依據(jù)血氧水平依賴性(blood oxygenation level dependent，BOLD)對(duì)比增強(qiáng)原理進(jìn)行成像，是目前人們掌握的有效的無(wú)侵入、可精確定位腦功能活動(dòng)的研究手段，具有很高的空間分辨率和存在進(jìn)一步提高時(shí)間分辨率的潛力，非常適合神經(jīng)活動(dòng)的時(shí)空分析和腦的高級(jí)功能研究，已受到神經(jīng)、認(rèn)知和臨床等領(lǐng)域的極大關(guān)注。 本文圍繞功能磁共振成像(fMRI)在腦科學(xué)研究中的應(yīng)用，對(duì)磁共振圖像的分割和配準(zhǔn)、腦功能的定量分析、采用獨(dú)立成分分析(ICA)和支持向量機(jī)(SVM)對(duì)腦功能活動(dòng)圖像的研究，成果有比較系統(tǒng)性的創(chuàng)新；同時(shí)結(jié)合認(rèn)知科學(xué)研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了腦功能的應(yīng)用研究。詳細(xì)內(nèi)容如下： 1)提出了基于互信息腦功能磁共振圖像配準(zhǔn)新方法�；バ畔⒆鳛楹饬�?jī)煞鶊D像配準(zhǔn)的相似性測(cè)度函數(shù)，假設(shè)當(dāng)兩幅圖像配準(zhǔn)時(shí)，互信息達(dá)到最大值。采用了無(wú)需計(jì)算梯度的Powell直接搜索算法。磁共振成像(MRI)的配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)證明，互信息法能準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)，并且能達(dá)到亞象素的精度。 2)提出了利用空間獨(dú)立成分分析來(lái)處理靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)方法，首次將靜息態(tài)腦功能的低頻振蕩理論應(yīng)用于獨(dú)立成分分析靜態(tài)數(shù)據(jù)的成分選擇，通過(guò)Z分?jǐn)?shù)選擇了靜息態(tài)下的活動(dòng)點(diǎn)和去除獨(dú)立噪點(diǎn)，然后通過(guò)頻譜分析選擇主要能量集中在0．01Hz到0．1Hz的獨(dú)立成分，進(jìn)而采用聚類分析得出腦功能連接網(wǎng)絡(luò)。最后對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析與評(píng)價(jià)驗(yàn)證了我們的方法的可靠性，并得出本文所采用的方法和對(duì)時(shí)間序列的頻譜求相關(guān)的結(jié)論是類似。 3)運(yùn)用SPM(Statistical Parameter Mapping)對(duì)功能磁共振數(shù)據(jù)分析處理，并用主成分分析進(jìn)行時(shí)間壓縮等綜合數(shù)據(jù)處理方法，去訓(xùn)練功能磁共振成像數(shù)據(jù)，選取最佳的支持向量機(jī)核函數(shù)，從訓(xùn)練結(jié)果中提取重要的體現(xiàn)大腦活動(dòng)差異的權(quán)重向量，由此探測(cè)左右手動(dòng)狀態(tài)下大腦活動(dòng)區(qū)域。 4)用功能磁共振成像血氧水平依賴性變化率的范數(shù)來(lái)定量分析左右腦功能區(qū)之間不同的血氧水平依賴性動(dòng)態(tài)反應(yīng)活動(dòng)，揭示大腦功能的不對(duì)稱性。6個(gè)右利手功能磁共振實(shí)驗(yàn)表明：不論是單手還是雙手運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)左腦區(qū)的血氧水平信號(hào)變化的強(qiáng)度比右腦區(qū)的弱，該結(jié)果提供了腦功能不對(duì)稱性的功能磁共振證據(jù)：右利手被試左腦的功能區(qū)形成了自適用系統(tǒng)，僅需要少量的神經(jīng)元就可以完成運(yùn)動(dòng)功能。右手經(jīng)常活動(dòng)會(huì)使左腦的功能區(qū)域活動(dòng)強(qiáng)度變?nèi)�。右腦的功能區(qū)域的活動(dòng)強(qiáng)度比左腦的功能區(qū)域的活動(dòng)強(qiáng)度大。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：R445.2;R318
【圖文】：

電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文圖2一5參考圖像圖2一6待配準(zhǔn)圖像圖2一7配準(zhǔn)后的圖像圖像仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果:表2一1配準(zhǔn)參數(shù)表旋 旋旋轉(zhuǎn)角度(單位:度 )))X方向平移量 量Y方向平移量 量 (((((((單位:象素 )))(單位:象素 )))實(shí)實(shí)際變換值值 10.00020003000搜搜索變換值值 9.911120.533330.7111搜搜索誤差值值 0.0999一 0.5333一 0.7111在圖像配準(zhǔn)中，實(shí)施旋轉(zhuǎn)角操作圖像插值也必須進(jìn)行，否則要產(chǎn)生空洞點(diǎn)。在本文中使用雙線性(或者三線性)插值。圖2一7表示最終的帶配準(zhǔn)參數(shù)x0，y00*的配準(zhǔn)圖像。圖2一7的待配準(zhǔn)圖像和圖2一5的參考圖像之間的相關(guān)系數(shù)為

電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文圖2一5參考圖像圖2一6待配準(zhǔn)圖像圖2一7配準(zhǔn)后的圖像圖像仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果:表2一1配準(zhǔn)參數(shù)表旋 旋旋轉(zhuǎn)角度(單位:度 )))X方向平移量 量Y方向平移量 量 (((((((單位:象素 )))(單位:象素 )))實(shí)實(shí)際變換值值 10.00020003000搜搜索變換值值 9.911120.533330.7111搜搜索誤差值值 0.0999一 0.5333一 0.7111在圖像配準(zhǔn)中，實(shí)施旋轉(zhuǎn)角操作圖像插值也必須進(jìn)行，否則要產(chǎn)生空洞點(diǎn)。在本文中使用雙線性(或者三線性)插值。圖2一7表示最終的帶配準(zhǔn)參數(shù)x0，y00*的配準(zhǔn)圖像。圖2一7的待配準(zhǔn)圖像和圖2一5的參考圖像之間的相關(guān)系數(shù)為

圖 4.1fMRI數(shù)據(jù)模型示意圖【90] 3.2.3sICA模型用sICA處理fMRI的一個(gè)直觀做法就是把上述圖4一1(a)和圖4一1(b)中的對(duì)應(yīng)于80個(gè)時(shí)間點(diǎn)的80個(gè)圖像進(jìn)行獨(dú)立成分分析，分離出80個(gè)獨(dú)立成分的的圖像，如圖4一2(b)。也可以敘述為:把圖4一1(b)中的80個(gè)信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立成分分析，分離出80個(gè)獨(dú)立成分信號(hào)，其對(duì)應(yīng)的信號(hào)可以再重排為空間圖像信息，如圖4一3(b)。這一思想是源自基于ICA的獨(dú)立圖像分離，它隱含的假設(shè)是腦功能活動(dòng)的空域分布在整體上作為一個(gè)圖像與其他噪聲分布構(gòu)成的圖像，在統(tǒng)計(jì)意義下是相互獨(dú)立的，因此這個(gè)模型也被稱為空域分布獨(dú)立的信號(hào)模型 (spatialdis川 butionInd印 endent51

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 張江;腦功能磁共振成像數(shù)據(jù)處理算法及應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2010年

2 劉學(xué)政;內(nèi)側(cè)顳葉癲癇患者認(rèn)知功能及語(yǔ)言功能磁共振（fMRI）網(wǎng)絡(luò)連接的研究[D];福建醫(yī)科大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 喬曉燕;基于fMRI的圖像情感分析方法研究[D];太原理工大學(xué);2011年

2 趙麗;解讀fMRI情感類型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法研究[D];太原理工大學(xué);2011年

3 白t@;抑郁癥患者功能腦網(wǎng)絡(luò)屬性特征分類研究[D];太原理工大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2781840